Android数据结构-SparseArray实现原理

SparseArray家族

SparseArray基于键值对存储数据，key为int，value为object，简单使用如下：

        //声明
        SparseArray<String> sparseArray= new SparseArray<>();
        //增加元素，append方式
        sparseArray.append(0, "myValue");
        //增加元素，put方式
        sparseArray.put(1, "myValue");
        //删除元素，二者等同
        sparseArray.remove(1);
        sparseArray.delete(1);
        //修改元素，put或者append相同的key值即可
        sparseArray.put(1,"newValue");
        sparseArray.append(1,"newValue");
        //查找，遍历方式1
        for(int i=0;i<sparseArray.size();i++){
            Log.d(TAG,sparseArray.valueAt(i));
        }
        //查找，遍历方式2
        for(int i=0;i<sparseArray.size();i++){
            int key = sparseArray.keyAt(i);
            Log.d(TAG,sparseArray.get(key));
        }

LongSparseArray 和SparseArray 相比，唯一的不同就是key值为long，所以LongSparseArray可以存储的数据元素就比SparseArray多，int的范围是-2^31 到 2^{31-1，而long是-2}63 到 2^63-1。

SparseBooleanArray，SparseIntArray，SparseLongArray，这三个数据结构的key值的类型也是int，value值的类型也固定，SparseBooleanArray的value固定为boolean类型，SparseIntArray的value固定为int类型，SparseLongArray的value固定为long类型。

总结一下这四种数据结构的key，value类型：

SparseArray          <int, Object>
LongSparseArray      <long, Object>
SparseBooleanArray   <int, boolean>
SparseIntArray       <int, int>
SparseLongArray      <int, long>

上述四种数据结构的key类型都是int，而不是Integer，相较于使用HashMap的话，省去了装箱拆箱过程，查询、存储等操作效率更高，而且int的存储开销也远小于Integer。

SparseArray实现原理

SparseArray内部的重要属性：

public class SparseArray<E> implements Cloneable {
    private static final Object DELETED = new Object();
    private boolean mGarbage = false;
    private int[] mKeys;
    private Object[] mValues;
    private int mSize;
}

DELETED

static final 的一个静态Object实例，当一个键值对被remove后，会在对应key的value下放置该对象，标记该元素已经被删除，只是标记删除，没有真正的删除。

mGarbage

当值为true，标志数据结构中有元素被删除，可以触发gc对无效数据进行回收，真正删除。

mKeys

用于存放Key的数组，通过int[] 进行存储，与HashMap相比减少了装箱拆箱的操作，同时一个int只占4字节；一个重要特点，mKeys的元素是升序排列的，也是基于此，我们才能使用二分查找。

mValues

用于存放与Key对应的Value，通过数组的position 进行映射；如果存放的是int型等，可以用SparseIntArray ，存放的Values也是int数组，性能更高。

mSize

mSize的大小等于数组中mValues的值等于非DELETED的元素个数。

remove方法源码：

    public void delete(int key) {
        //查找对应key在数组中的下标，如果存在，返回下标，不存在，返回下标的取反；
        int i = ContainerHelpers.binarySearch(mKeys, mSize, key);
        //key存在于mKeys数组中，将元素删除，用DELETED替换原value，起标记作用；
        if (i >= 0) {
            if (mValues[i] != DELETED) {
                mValues[i] = DELETED;
                mGarbage = true;
            }
        }
    }
     
    /**
     * @hide
     * Removes the mapping from the specified key, if there was any, returning the old value.
     */
    public E removeReturnOld(int key) {
        int i = ContainerHelpers.binarySearch(mKeys, mSize, key);
     
        if (i >= 0) {
            if (mValues[i] != DELETED) {
                final E old = (E) mValues[i];
                mValues[i] = DELETED;
                mGarbage = true;
                return old;
            }
        }
        return null;
    }
     
    /**
     * Alias for {@link #delete(int)}.
     */
    public void remove(int key) {
        delete(key);
    }

二分查找：

class ContainerHelpers {

    // This is Arrays.binarySearch(), but doesn't do any argument validation.
    //第一个参数array为keys的数组，第二个为数组中元素个数（与keys的length不一定相等），第三个value为目标的key
    static int binarySearch(int[] array, int size, int value) {
        //lo为二分查找的左边界
        int lo = 0;
        //hi为二分查找的右边界
        int hi = size - 1;
        //还没找到，继续查找
        while (lo <= hi) {
            //左边界+右边界处以2，获取到mid 的index
            final int mid = (lo + hi) >>> 1;
            //获取中间元素
            final int midVal = array[mid];
            // 目标key在右部分  。。。。感觉这部分太简单了
            if (midVal < value) {
                lo = mid + 1;
            } else if (midVal > value) {
                hi = mid - 1;
            } else {
                //相等，找到了，返回key对应在array的下标；
                return mid;  // value found
            }
        }
        //没有找到该元素，对lo取反！！！！！很重要
        return ~lo;  // value not present
    }

该方法是通过二分查找返回了当前key的对应于mKeys数组的下标，如果没有找到，就返回一个特殊的负数。二分法返回的数值如果非负数，我们则对其所对应的value进行替换成DELETED，用于标记该key已经被删除，但是key仍然存在于mKeys数组，因此删除是一个伪删除同时，我们将garbage赋值true，代表数组中可能存在垃圾。

put方法源码：

    public void put(int key, E value) {
        int i = ContainerHelpers.binarySearch(mKeys, mSize, key);
        //原来已经有key，可能是remove后，value存放着DELETED，也可能是存放旧值，那么就替换
        if (i >= 0) {
            mValues[i] = value;
        } else {
            //没有找到，对i取反，得到i= lo（ContainerHelpers.binarySearch）
            i = ~i;
            //如果i小于数组长度，且mValues==DELETED(i对应的Key被延迟删除了)
            if (i < mSize && mValues[i] == DELETED) {
                //直接取代，实现真实删除原键值对
                mKeys[i] = key;
                mValues[i] = value;
                return;
            }
            //数组中可能存在延迟删除元素且当前数组长度满，无法添加
            if (mGarbage && mSize >= mKeys.length) {
                //真实删除，将所有延迟删除的元素从数组中清除；
                gc();
                //清除后重新确定当前key在数组中的目标位置；
                // Search again because indices may have changed.
                i = ~ContainerHelpers.binarySearch(mKeys, mSize, key);
            }
            //不存在垃圾或者当前数组仍然可以继续添加元素，不需要扩容，则将i之后的元素全部后移，数组中仍然存在被DELETED的垃圾key；
            mKeys = GrowingArrayUtils.insert(mKeys, mSize, i, key);
            mValues = GrowingArrayUtils.insert(mValues, mSize, i, value);
            //新元素添加成功，潜在可用元素数量+1
            mSize++;
        }
    }

put方法也调用了ContainerHelpers.binarySearch方法先进行查找，查找到大于0，则在数组中找到了对应的key，此时，直接将value进行替换即可；如果没有找到，返回的是~lo，将i取反后，此时i就是我们需要插入的位置。

此刻，我们找到了i，就是目标位置，如果没有设置延迟删除（DELETED），那么由于数组的特点，我们需要将i序号之后的数组后移，这样就会产生一个较大的性能损耗；，但是如果我们设置了延迟删除且mValue[i]上当前的元素恰巧为DELETED,那么此时我们可以用当前的key替换原来mKeys的key，且用当前value替换DELETED；这样就成功避免了一次数组的迁移操作。

但是事情不可能永远凑巧，如果，i上的元素并非恰好被删除呢？那么此时我们会判断mGarbage，如果为true那么我们执行一次gc，将无效数据移除，再进行一次二分查找，然后将i之后的数据全部后移，将当前key插入；如果mGarbage为false，那么证明其中的数据全部存在，因此不需要gc，直接进行元素插入并将数组后移。

Get方法源码：

    public E get(int key) {
        return get(key, null);
    }
     
    /**
     * Gets the Object mapped from the specified key, or the specified Object
     * if no such mapping has been made.
     */
    @SuppressWarnings("unchecked")
    public E get(int key, E valueIfKeyNotFound) {
        int i = ContainerHelpers.binarySearch(mKeys, mSize, key);
     
        if (i < 0 || mValues[i] == DELETED) {
            return valueIfKeyNotFound;
        } else {
            return (E) mValues[i];
        }
    }

与HashMap做比较

1、key类型都是int，而不是Integer，相较于使用HashMap的话，省去了装箱拆箱过程，查询、存储等操作效率更高，而且int的存储开销也远小于Integer

2、使用二分查找法判断元素的位置，所以，在获取数据的时候非常快，时间复杂度为O(lgN)，比HashMap快的多，因为HashMap获取数据是通过遍历Entry[]数组来得到对应的元素。

3、使用场景

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：

a：数据量不大，最好在千级以内，如果在数据量比较大时，它的性能将退化至少50%。
b：key必须为int类型，这中情况下的HashMap可以用SparseArray代替。

原文链接：https://www.cnblogs.com/lixuejian/p/17241463.html

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Android数据结构-SparseArray实现原理

SparseArray家族

SparseArray实现原理

与HashMap做比较

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