Android系统SparseArray源码深度解析

"本文深入分析了Android系统中的SparseArray数据结构，包括其源码解析和性能优势，适合希望优化Android应用性能的开发者参考。" 在Android系统中，SparseArray是一种特别设计的数据结构，用于存储整数（int）键与任意对象值的映射关系。它与HashMap类似，但更专注于内存效率和性能优化，特别是在处理大量稀疏数据时。Eclipse给出的警告建议使用SparseArray代替HashMap，是因为前者在特定场景下能够提供更好的性能。 SparseArray的源码简洁而高效，其核心组成部分是两个数组：mKeys存储键（int类型），mValues存储对应的值（Object类型）。此外，还有一个mSize变量记录当前已存储的映射数量，以及一个mGarbage布尔变量用于标记是否存在需要回收的元素。 构造函数提供了不同的初始化方式，如默认构造函数初始化容量为10，而带参数的构造函数则允许指定初始容量。当初始容量为0时，SparseArray将使用轻量级表示，不立即分配额外的数组空间。 SparseArray的主要操作包括插入、删除和查找： 1. 插入：`put()`方法负责插入键值对。它首先检查新插入的键是否已存在，如果存在则更新值；如果不存在，它会找到合适的插入位置，并可能需要调整数组大小以容纳新的元素。 2. 删除：`remove()`方法根据键移除对应的映射。删除后，被移除的元素不会立即被填充，而是标记为“垃圾”，以便后续的优化操作。 3. 查找：`get()`方法通过键查找对应的值。查找过程通过二分查找实现，效率较高。 4. `indexOfKey()`和`indexOfValue()`方法分别用于查找键和值在数组中的索引，同样利用了二分查找。 5. `size()`返回映射的数量，`keyAt()`和`valueAt()`则根据索引返回键或值。 性能优势： - 内存效率：SparseArray仅使用两个数组，而HashMap需要一个键数组和一个值数组，以及桶（bucket）结构，因此在内存占用上更小。 - 整数索引：由于SparseArray使用整数索引，查找和插入操作不需要像HashMap那样计算哈希值，减少了计算开销。 - 空间优化：删除元素时，SparseArray不会立即回收空间，而是标记为“垃圾”。在适当的时候，通过`trimToSize()`方法可以回收这些空间，避免了频繁的数组扩容操作。 总结，SparseArray是Android系统中针对整数键优化的数据结构，适合处理少量或中等数量的映射，尤其在内存敏感的场景下。然而，对于大型数据集或非整数键的情况，HashMap可能是更好的选择，因为它提供了更全面的功能和扩展性。在实际开发中，应根据具体需求和性能测试来决定使用哪种数据结构。