Sparse array系列

1、特点:

时间换空间, 操作容器花费更多时间, 但是会减少内存;

这篇博客重点分析:

1. SparseArray;
2. SparseIntArray;
3. ArrayMap;

2、以SparseIntArray为例:

1、构造函数:

private int[] mKeys;
    private int[] mValues;
    private int mSize;
    public SparseIntArray() {
        this(10);
    }
public SparseIntArray(int initialCapacity) {
    if (initialCapacity == 0) {
        mKeys = EmptyArray.INT;
        mValues = EmptyArray.INT;
    } else {
        mKeys = ArrayUtils.newUnpaddedIntArray(initialCapacity);
        mValues = new int[mKeys.length];
    }
    mSize = 0;
}

libcore/luni/src/main/java/libcore/util/EmptyArray.java--->
public final class EmptyArray {
    private EmptyArray() {}

    public static final boolean[] BOOLEAN = new boolean[0];
    public static final byte[] BYTE = new byte[0];
    public static final char[] CHAR = new char[0];
    public static final double[] DOUBLE = new double[0];
    public static final float[] FLOAT = new float[0];
    public static final int[] INT = new int[0];
    public static final long[] LONG = new long[0];

    public static final Class<?>[] CLASS = new Class[0];
    public static final Object[] OBJECT = new Object[0];
    public static final String[] STRING = new String[0];
    public static final Throwable[] THROWABLE = new Throwable[0];
}

上面代码主要做了一件事:

1、创建两个数组, 分别存储key和value;

2、put():

class SparseIntArray--->
public void put(int key, int value) {
    int i = ContainerHelpers.binarySearch(mKeys, mSize, key);
    if (i >= 0) {
        mValues[i] = value;
    } else {
        i = ~i;
        mKeys = GrowingArrayUtils.insert(mKeys, mSize, i, key);
        mValues = GrowingArrayUtils.insert(mValues, mSize, i, value);
        mSize++;
    }
}

class ContainerHelpers--->
static int binarySearch(int[] array, int size, int value) {
    int lo = 0;
    int hi = size - 1;
    while (lo <= hi) {
        final int mid = (lo + hi) >>> 1;
        final int midVal = array[mid];
        if (midVal < value) {
            lo = mid + 1;
        } else if (midVal > value) {
            hi = mid - 1;
        } else {
            return mid;  
        }
    }
    return ~lo;  
}

class GrowingArrayUtils --->
public static int[] insert(int[] array, int currentSize, int index, int element) {
    assert currentSize <= array.length;
    if (currentSize + 1 <= array.length) {
        System.arraycopy(array, index, array, index + 1, currentSize - index);
        array[index] = element;
        return array;
    }
    int[] newArray = new int[growSize(currentSize)];
    System.arraycopy(array, 0, newArray, 0, index);
    newArray[index] = element;
    System.arraycopy(array, index, newArray, index + 1, array.length - index);
    return newArray;
}
public static int growSize(int currentSize) {
    return currentSize <= 4 ? 8 : currentSize * 2;
}

put主要做了下面几件事:

1、插入操作先通过二分查找, 找出key. 二分查找时间复杂度为O(logN); 而HashMap内部维护的是一个数组, 查找时间复杂度为O(1); 所以就插入操作来说, HashMap会更快一些;
2、这个二分查找进行的挺巧妙的, 插入失败返回~lo; 对返回值再继续进行取反操作;
3、然后依次将key和value插入到数组中去, 我们看看他的插入操作;
4、假设我们插入操作一直是乱序的, 并且很频繁, 会出现什么问题? 二分查找频繁执行. 每次都是O(logN), 如果数据量过大, 与HashMap O(1)比起来时间差距就会越来越明显;
5、System.arraycopy(array, index, array, index + 1, currentSize - index)与array[index] = element;这两步操作就是将我们要插入的元素插入到指定位置. 画个图

调用arraycopy以后.png

2、get():

public int get(int key, int valueIfKeyNotFound) {
      int i = ContainerHelpers.binarySearch(mKeys, mSize, key);
      if (i < 0) {
          return valueIfKeyNotFound;
      } else {
          return mValues[i];
      }
}

**查找就很简单了, 因为在put方法执行时的一系列操作可以保证数组是有序的, 所以查找的时间复杂度也是O(logN). ** 所以如果涉及到大数据量或者查找特别频繁的操作, SparseArray系列并不适用;

3、delete():

public void delete(int key) {
    int i = ContainerHelpers.binarySearch(mKeys, mSize, key);
    if (i >= 0) {
        removeAt(i);
    }
}
public void removeAt(int index) {
    System.arraycopy(mKeys, index + 1, mKeys, index, mSize - (index + 1));
    System.arraycopy(mValues, index + 1, mValues, index, mSize - (index + 1));
    mSize--;
}

删除操作也是挺简单的, 时间复杂度也是为O(logN). 因为他进行的数组元素的整体拷贝. 与get方法一样, 当删除操作特别频繁或者数据量很大时, 也是没必要使用的;

综上所述:
当涉及到数据量不是特别大时, 官方给出的建议是千以下, 并且操作不是特别频繁时, 使用SparseArray系列. 因为它可以节省内存空间, APP与Windows不一样, 虚拟机为每个APP分配的内存空间很有限, SparseArray主要从以下几个方面节省内存空间:

1、没有自动装箱的操作;
2、没有Entry对象;及其Hash映射关系;

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1、特点:

2、以SparseIntArray为例:

3、ArrayMap: