这是因为 `isEmpty()` 方法的可读性更好，并且时间复杂度为 `O(1)`。

绝大部分我们使用的集合的 `size()` 方法的时间复杂度也是 `O(1)`，不过，也有很多复杂度不是 `O(1)` 的，比如 `java.util.concurrent` 包下的 `ConcurrentLinkedQueue`。`ConcurrentLinkedQueue` 的 `isEmpty()` 方法通过 `first()` 方法进行判断，其中 `first()` 方法返回的是队列中第一个值不为 `null` 的节点（节点值为`null`的原因是在迭代器中使用的逻辑删除）

public boolean isEmpty() { return first() == null; }

Node<E> first() {

restartFromHead:

for (;;) {

for (Node<E> h = head, p = h, q;;) {

boolean hasItem = (p.item != null);

if (hasItem || (q = p.next) == null) { // 当前节点值不为空 或 到达队尾

updateHead(h, p); // 将head设置为p

return hasItem ? p : null;

}

else if (p == q) continue restartFromHead;

else p = q; // p = p.next

}

}

}

由于在插入与删除元素时，都会执行`updateHead(h, p)`方法，所以该方法的执行的时间复杂度可以近似为`O(1)`。而 `size()` 方法需要遍历整个链表，时间复杂度为`O(n)`

int count = 0;

for (Node<E> p = first(); p != null; p = succ(p))

if (p.item != null)

if (++count == Integer.MAX_VALUE)

break;

return count;

此外，在`ConcurrentHashMap` 1.7 中 `size()` 方法和 `isEmpty()` 方法的时间复杂度也不太一样。`ConcurrentHashMap` 1.7 将元素数量存储在每个`Segment` 中，`size()` 方法需要统计每个 `Segment` 的数量，而 `isEmpty()` 只需要找到第一个不为空的 `Segment` 即可。但是在`ConcurrentHashMap` 1.8 中的 `size()` 方法和 `isEmpty()` 都需要调用 `sumCount()` 方法，其时间复杂度与 `Node` 数组的大小有关。下面是 `sumCount()` 方法的源码：

if (as != null)

for (int i = 0; i < as.length; ++i)

这是因为在并发的环境下，`ConcurrentHashMap` 将每个 `Node` 中节点的数量存储在 `CounterCell[]` 数组中。在 `ConcurrentHashMap` 1.7 中，将元素数量存储在每个`Segment` 中，`size()` 方法需要统计每个 `Segment` 的数量，而 `isEmpty()` 只需要找到第一个不为空的 `Segment` 即可。