Android内存优化之使用SparseArray和ArrayMap代替HashMap

Android开发时,我们使用的大部分都是Javaapi,比如HashMap这个api,使用率非常高,但是对于Android这种对内存非常敏感的移动平台,很多时候使用一些javaapi并不能达到更好的性能,相反反而更消耗内存,所以针对Android这种移动平台,也推出了更符合自己的api,比如SparseArrayArrayMap用来代替HashMap在有些情况下能带来更好的性能提升。

 

HashMap

HashMap内部是使用一个默认容量为16的数组来存储数据的,而数组中每一个元素却又是一个链表的头结点 Android内存优化之使用SparseArray和ArrayMap代替HashMap

且每一个结点都是Entry类型,HashMapEntry的属性

 

final K key;

 V value; final int hash;

 HashMapEntry<K, V> next;

Entry数据存储规则 hash(key)%len

 

比如:假设hash(14)=14,hash(30)=30,hash(46)=46

hash(14)%16=14hash(30)%16=14我们分别对len取余,得到hash(46)%16=14,所以key143046的这三个元素存储在数组下标为14的位置

Android内存优化之使用SparseArray和ArrayMap代替HashMap

int newCapacity = oldCapacity * 2;

 

SparseArray

 

SparseArrayHashMap更省内存,在某些条件下性能更好,主要是因为它避免了对key的自动装箱(int转为Integer类型),它内部则是通过两个数组来进行数据存储的,一个存储key,另外一个存储value,为了优化性能,它内部对数据还采取了压缩的方式来表示稀疏数组的数据,从而节约内存空间,我们从源码中可以看到keyvalue分别是用数组表示:

Private int[] mKeys; private Object[] mValues;

SparseArray是单纯数组的结合.被称为稀疏数组,对数据保存的时候,不会有额外的开销.结构如下:

Android内存优化之使用SparseArray和ArrayMap代替HashMap

 

SparseArray只能存储keyint类型的数据,同时,SparseArray在存储和读取数据时候,使用的是二分查找法

 public void put(int key, E value) { int i = ContainerHelpers.binarySearch(mKeys, mSize, key); ... } public E get(int key, E valueIfKeyNotFound) { int i = ContainerHelpers.binarySearch(mKeys, mSize, key); ... }

也就是在put添加数据的时候,会使用二分查找法和之前的key比较当前我们添加的元素的key的大小,然后按照从小到大的顺序排列好,所以,SparseArray存储的元素都是按元素的key值从小到大排列好的。

添加数据

 public void put(int key, E value)

删除数据

Public void remove(int key)

Public void delete(int key)

获取数据

public E get(int key)

SparseArray还提供了两个特有方法,更方便数据的查询:
获取对应的
key

    public int keyAt(int index)

     获取对应的value

      public E valueAt(int index)

Android内存优化之使用SparseArray和ArrayMap代替HashMap

Android内存优化之使用SparseArray和ArrayMap代替HashMap

Android内存优化之使用SparseArray和ArrayMap代替HashMap

Android内存优化之使用SparseArray和ArrayMap代替HashMap

 

 

 

SparseArray应用场景

 

虽说SparseArray性能比较好,但是由于其添加、查找、删除数据都需要先进行一次二分查找,所以在数据量大的情况下性能并不明显,将降低至少50%

满足下面两个条件我们可以使用SparseArray代替HashMap

数据量不大,最好在千级以内

key必须为int类型,这中情况下的HashMap可以用SparseArray代替

 

ArrayMap

ArrayMap是一个<key,value>映射的数据结构,它设计上更多的是考虑内存的优化,内部是使用两个数组进行数据存储,一个数组记录keyhash值,另外一个数组记录Value值,它和SparseArray一样,也会对key使用二分法进行从小到大排序,在添加、删除、查找数据的时候都是先使用二分查找法得到相应的index,然后通过index来进行添加、查找、删除等操作,所以,应用场景和SparseArray的一样,如果在数据量比较大的情况下,那么它的性能将退化至少50%

//如果容量不够
size >= mHashes.length) {
    final
int n = mSize >= (BASE_SIZE*2) ? (mSize+(mSize>>1))
            : (
mSize >= BASE_SIZE ? (BASE_SIZE*2) : BASE_SIZE);
  
    if (DEBUG)
Log.d(TAG, "put: grow from " + mHashes.length + " to " + n);
  
    final
int[] ohashes = mHashes;
    final Object[]
oarray = mArray;
//
分配数组
    
allocArrays(n);
  
    if (
mHashes.length > 0) {
        if (DEBUG)
Log.d(TAG, "put: copy 0-" + mSize + " to 0");
       
 //特别注意这,是copy,而不是new,效率提升
        System.arraycopy(ohashes, 0, mHashes, 0, ohashes.length);
        
System.arraycopy(oarray, 0, mArray, 0, oarray.length);
    }
        //
释放无用空间,收缩数组
    
freeArrays(ohashes, oarray, mSize);
}


ArrayMap用的是copy数据,所以效率相对要高

 

SparseArrayArrayMap都差不多,使用哪个呢?
假设数据量都在千级以内的情况下:

1、如果key的类型已经确定为int类型,那么使用SparseArray,因为它避免了自动装箱的过程,如果keylong类型,它还提供了一个LongSparseArray来确保keylong类型时的使用

2、如果key类型为其它的类型,则使用ArrayMap