android 数据结构详情,Android原生的数据结构
HashMap
HashMap内部是使用一个默认容量为16的数组来存储数据的。
数组中每一个元素却又是一个链表的头结点。
HashMap内部存储结构是使用哈希表的拉链结构(数组+链表)
且每一个结点都是Entry类型
Entry存储的内容有key、value、hash值、和next下一个Entry
Entry数据是按什么规则进行存储的呢?
通过计算元素key的hash值,然后对HashMap中数组长度取余得到该元素存储的位置,计算公式为hash(key)%len,
如果有多个元素key的hash值相同的话,后一个元素并不会覆盖上一个元素,而是采取链表的方式,把之后加进来的元素加入链表末尾
重点
HashMap中默认的存储大小就是一个容量为16的数组,
所以当我们创建出一个HashMap对象时,即使里面没有任何元素,也要分别一块内存空间给它,
而且,我们再不断的向HashMap里put数据时,当达到一定的容量限制时(这个容量满足这样的一个关系时候将会扩容:HashMap中的数据量>容量加载因子,而HashMap中默认的加载因子是0.75),HashMap的空间将会扩大,而且扩大后新的空间一定是原来的2倍
那么HashMap要存储完这些数据将要不断的扩容,而且在此过程中也需要不断的做hash运算,这将对我们的内存空间造成很大消耗和浪费,而且
HashMap获取数据是通过遍历Entry[]数组来得到对应的元素,在数据量很大时候会比较慢,所以在Android中,HashMap是比较费内存的
SparseArray
-SparseArray比HashMap更省内存,在某些条件下性能更好,主要是因为它避免了对key的自动装箱(int转为Integer类型),它内部则是通过两个数组来进行数据存储的,一个存储key,另外一个存储value,为了优化性能,它内部对数据还采取了压缩的方式来表示稀疏数组的数据,从而节约内存空间,我们从源码中可以看到key和value分别是用数组表示
SparseArray只能存储key为int类型的数据,同时,SparseArray在存储和读取数据时候,使用的是二分查找法
在put添加数据的时候,会使用二分查找法和之前的key比较当前我们添加的元素的key的大小,然后按照从小到大的顺序排列好,所以,SparseArray存储的元素都是按元素的key值从小到大排列好的。
而在获取数据的时候,也是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,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。
方法
Put get remove delete 获取对应的key keyat valueat
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:
• 数据量不大,最好在千级以内
• key必须为int类型,这中情况下的HashMap可以用SparseArray代替:
HashMap map = new HashMap<>();
用SparseArray代替:
SparseArray array = new SparseArray<>();
ArrayMap
一个映射的[数据结构]
内部是使用两个数组进行数据存储,一个数组记录key的hash值,另外一个数组记录Value值,它和SparseArray一样,也会对key使用二分法进行从小到大排序,在添加、删除、查找数据的时候都是先使用二分查找法得到相应的index,然后通过index来进行添加、查找、删除等操作
ArrayMap****应用场景
数据量不大,最好在千级以内
数据结构类型为Map类型
ArrayMap
Value> arrayMap = new ArrayMap<>();
1【注】:如果我们要兼容aip19以下版本的话,那么导入的包需要为v4包
总结
SparseArray和ArrayMap都差不多,使用哪个呢?
假设数据量都在千级以内的情况下:
1、如果key的类型已经确定为int类型,那么使用SparseArray,因为它避免了自动装箱的过程,如果key为long类型,它还提供了一个LongSparseArray来确保key为long类型时的使用
2、如果key类型为其它的类型,则使用ArrayMap
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