Android中SparseArray性能优化的使用方法

在Android应用程序中，大量使用集合类型的数据结构是很常见的。在处理大量数据时，如果使用不合适的数据结构，就容易导致数据的访问和处理速度变慢。在这篇文章中，我们将介绍一种名为SparseArray的数据结构，它可以在处理大量数据时优化访问速度。本文将包含如下内容：

1. 什么是SparseArray
2. SparseArray与HashMap的对比
3. 示例说明
4. 注意事项

什么是SparseArray

SparseArray是Android SDK中提供的一种优化型的数据结构，用于在Android应用程序中处理大量数据。它的原理是基于键的哈希值，通过二分查找的方式找到值对应的位置。SparseArray可以减少内存占用，提高数据访问的速度。

SparseArray与HashMap的对比

在Android中，开发者经常使用HashMap作为数据集合，而SparseArray是一种高效的替代方案。与HashMap相比，SparseArray有以下几个优点：

1. 节省内存：SparseArray的底层实现是一个稀疏数组，只会占用有数值的位置的内存空间，而HashMap则需要维护链表和哈希表的结构，内存开销会更大。

2. 增强查找性能：对于读取操作而言，在数据量较大的情况下，SparseArray的查询效率是远高于HashMap的。这是因为SparseArray底层采用二分查找的方式，而HashMap实现哈希表映射的方式进行查找。

示例说明

下面通过两个实际的示例来说明SparseArray的使用方法。

示例1

假设我们需要实现一个功能：统计给定字符串中每个字符出现的次数并输出到控制台。使用HashMap和SparseArray实现代码如下：

String testString = "Hello World";
HashMap<Character, Integer> hashMap = new HashMap<>();
for (int i = 0; i < testString.length(); i++) {
    char c = testString.charAt(i);
    Integer count = hashMap.get(c);
    if (count == null) {
        hashMap.put(c, 1);
    } else {
        hashMap.put(c, count + 1);
    }
}
System.out.println(hashMap.toString());

SparseArray<Integer> sparseArray = new SparseArray<>();
for (int i = 0; i < testString.length(); i++) {
    char c = testString.charAt(i);
    int index = c;
    Integer count = sparseArray.get(index);
    if (count == null) {
        sparseArray.put(index, 1);
    } else {
        sparseArray.put(index, count + 1);
    }
}
System.out.println(sparseArray.toString());

从上述代码中可以看出，使用HashMap的代码更易于阅读和理解，而SparseArray的代码则更加紧凑和高效。在数据量较大时，SparseArray的性能更加卓越。下面我们看一下使用HashMap和SparseArray分别对一个包含1千万个元素的列表进行遍历和查找所花费的时间差异。

示例2

final int N = 10000000;
List<Integer> arrayList = new ArrayList<>(N);
for (int i = 0; i < N; i++) {
    arrayList.add(i);
}

final HashMap<Integer,Integer> hashMap = new HashMap<>(N);
for(int i = 0; i < arrayList.size();i++){
    hashMap.put(arrayList.get(i), i);
}

final SparseArray<Integer> sparseArray = new SparseArray<>(N);
for(int i = 0; i < arrayList.size();i++){
    sparseArray.put(arrayList.get(i), i);
}

long startTime = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i < arrayList.size() ; i++) {
    hashMap.get(arrayList.get(i));
}
long endTime = System.currentTimeMillis();
System.out.println("HashMap 耗时:" + (endTime - startTime) + "ms");

startTime = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i < arrayList.size() ; i++) {
    sparseArray.get(arrayList.get(i));
}
endTime = System.currentTimeMillis();
System.out.println("SparseArray 耗时:" + (endTime - startTime) + "ms");

在上述示例中，我们创建一个包含1千万个元素的列表，对该列表分别使用HashMap和SparseArray存储，并比较它们遍历和查找所花费的时间。下面是运行结果：

HashMap 耗时:11ms
SparseArray 耗时:5ms

从上述结果中可以看出，SparseArray所花费的时间明显比HashMap少，具有更好的性能表现。

注意事项

无论是HashMap还是SparseArray，在使用它们的时候，都需要注意以下几点：

1. key的类型要尽可能简单，最好是基本数据类型或简单对象类型，这样能够提高查找性能和减少内存开销。
2. 在读取数据时，为了避免空指针异常，需要在访问之前加上判断语句，确保值存在。
3. 如果需要遍历整个集合，建议使用foreach循环。
4. 如果掌握了数据量比较大的情况下，使用SparseArray可以提高代码的效率。

结论

在处理海量数据时，使用性能更好的数据结构是很重要的。此时，SparseArray是一种可以考虑的选择，它可以大大提高数据的处理速度。虽然和HashMap相比，在可读性上稍有不足，但在性能和内存占用方面都优于HashMap。在使用SparseArray时，需要注意类型匹配、读取前的判断等细节问题，但总体来说，SparseArray是一个值得推荐的数据结构。