Android ArrayMap底层解析：空间优化与高效查找

ArrayMap是Android平台为了优化空间利用和性能而提供的一个轻量级的数据结构，它与HashMap和SparseArray有所不同。虽然Java的HashMap适用于一般场景，但在移动设备上，由于空间有限，HashMap可能会造成空间浪费。ArrayMap和SparseArray因此成为更适合Android应用的选择，尤其是在数据量不大且对效率有一定要求的情况下。 首先，我们来看一下SparseArray。SparseArray是一种针对整数key（如Integers）设计的数据结构，它的核心在于使用两个数组：一个用于存储keys（mKeys），另一个用于存储values（mValues）。 SparseArray采用二分查找的方式定位key的插入位置，这就要求mKeys数组必须保持有序。当需要移除元素时，SparseArray并不会立即释放已删除数据的空间，而是将其标记为DELETE，只有在垃圾回收（GC）时才会清理这些已删除的元素。 接下来是重点介绍的ArrayMap。ArrayMap的设计更为复杂，它使用了多个数组来管理数据。mHashes数组保存键的哈希码，mArray用于存储键值对，其结构为[key1, value1, key2, value2, ...]。为了进一步优化内存使用，ArrayMap引入了两个缓存数组：mBaseCache和mTwiceBaseCache。当数据量从4增长到8时，mBaseCache会被用来存储旧的数据结构，以便在数据量下降时复用空间。同样，当数据量从8增长到12（而非16）时，mTwiceBaseCache会被激活，这是ArrayMap的一个优化策略，它不是每次翻倍，而是通过计算mSize+(mSize>>1)来决定扩容增量。 在实现上，ArrayMap使用indexOf方法进行二分查找，以高效地定位元素。这个方法在数组非空时提供了一个重要的快速检查：如果数组为空，直接返回，避免不必要的搜索。 ArrayMap是Android平台针对特定需求优化的高效数据结构，通过精细的数组管理和缓存策略，实现了空间和性能的平衡。在实际开发中，理解并合理运用ArrayMap，可以帮助开发者构建更高效的Android应用程序。