Android記憶體最佳化（使用SparseArray和ArrayMap代替HashMap）

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在Android開發時，我們使用的大部分都是Java的api，比如HashMap這個api，使用率非常高，但是對於Android這種對記憶體非常敏感的移動平台，很多時候使用一些java的api並不能達到更好的效能，相反反而更消耗記憶體，所以針對Android這種移動平台，也推出了更符合自己的api，比如SparseArray、ArrayMap用來代替HashMap在有些情況下能帶來更好的效能提升。

介紹它們之前先來介紹一下HashMap的內部儲存結構，就明白為什麼推薦使用SparseArray和ArrayMap

HashMap

HashMap內部是使用一個預設容量為16的數組來儲存資料的，而數組中每一個元素卻又是一個鏈表的頭結點，所以，更準確的來說，HashMap內部儲存結構是使用雜湊表的拉鏈結構（數組+鏈表）， 
這種儲存資料的方法叫做拉鏈法 
 
且每一個結點都是Entry類型，那麼Entry是什麼呢？我們來看看HashMap中Entry的屬性：

final K key;V value;final int hash;HashMapEntry<K, V> next;

從中我們得知Entry儲存的內容有key、value、hash值、和next下一個Entry，那麼，這些Entry資料是按什麼規則進行儲存的呢？就是通過計算元素key的hash值，然後對HashMap中數組長度取餘得到該元素儲存的位置，計算公式為hash(key)%len，比如：假設hash(14)=14,hash(30)=30,hash(46)=46，我們分別對len取餘，得到 
hash(14)%16=14，hash(30)%16=14，hash(46)%16=14，所以key為14、30、46的這三個元素儲存在數組下標為14的位置，如： 
 
從中可以看出，如果有多個元素key的hash值相同的話，後一個元素並不會覆蓋上一個元素，而是採取鏈表的方式，把之後加進來的元素加入鏈表末尾，從而解決了hash衝突的問題，由此我們知道HashMap中處理hash衝突的方法是鏈地址法，在此補充一個知識點，處理hash衝突的方法有以下幾種：

1. 開放地址法
2. 再雜湊法
3. 鏈地址法
4. 建立公用溢出區

講到這裡，重點來了，我們知道HashMap中預設的儲存大小就是一個容量為16的數組，所以當我們建立出一個HashMap對象時，即使裡面沒有任何元素，也要分別一塊記憶體空間給它，而且，我們再不斷的向HashMap裡put資料時，當達到一定的容量限制時（這個容量滿足這樣的一個關係時候將會擴容：HashMap中的資料量>容量*載入因子，而HashMap中預設的載入因子是0.75），HashMap的空間將會擴大，而且擴大後新的空間一定是原來的2倍，我們可以看put()方法中有這樣的一行代碼：

int newCapacity = oldCapacity * 2;

所以，重點就是這個，只要一滿足擴容條件，HashMap的空間將會以2倍的規律進行增大。假如我們有幾十萬、幾百萬條資料，那麼HashMap要儲存完這些資料將要不斷的擴容，而且在此過程中也需要不斷的做hash運算，這將對我們的記憶體空間造成很大消耗和浪費，而且HashMap擷取資料是通過遍曆Entry[]數組來得到對應的元素，在資料量很大時候會比較慢，所以在Android中，HashMap是比較費記憶體的，我們在一些情況下可以使用SparseArray和ArrayMap來代替HashMap。

SparseArray

SparseArray比HashMap更省記憶體，在某些條件下效能更好，主要是因為它避免了對key的自動裝箱（int轉為Integer類型），它內部則是通過兩個數組來進行資料存放區的，一個儲存key，另外一個儲存value，為了最佳化效能，它內部對資料還採取了壓縮的方式來表示稀疏數組的資料，從而節約記憶體空間，我們從源碼中可以看到key和value分別是用數組表示：

    private int[] mKeys;    private Object[] mValues;

我們可以看到，SparseArray只能儲存key為int類型的資料，同時，SparseArray在儲存和讀取資料時候，使用的是二分尋找法，我們可以看看：

 public void put(int key, E value) {        int i = ContainerHelpers.binarySearch(mKeys, mSize, key);        ...        } public E get(int key, E valueIfKeyNotFound) {        int i = ContainerHelpers.binarySearch(mKeys, mSize, key);        ...        }

也就是在put添加資料的時候，會使用二分尋找法和之前的key比較當前我們添加的元素的key的大小，然後按照從小到大的順序排列好，所以，SparseArray儲存的元素都是按元素的key值從小到大排列好的。 
而在擷取資料的時候，也是使用二分尋找法判斷元素的位置，所以，在擷取資料的時候非常快，比HashMap快的多，因為HashMap擷取資料是通過遍曆Entry[]數組來得到對應的元素。

添加資料

public void put(int key, E value)

刪除資料

 public void remove(int key)

or

public void delete(int key)

其實remove內部還是通過調用delete來刪除資料的

擷取資料

public E get(int key)

or

public E get(int key, E valueIfKeyNotFound)

該方法可設定如果key不存在的情況下預設返回的value

特有方法

在此之外，SparseArray還提供了兩個特有方法，更方便資料的查詢： 
擷取對應的key：

public int keyAt(int index)

擷取對應的value：

public E valueAt(int index)

SparseArray應用情境：

雖說SparseArray效能比較好，但是由於其添加、尋找、刪除資料都需要先進行一次二分尋找，所以在資料量大的情況下效能並不明顯，將降低至少50%。

滿足下面兩個條件我們可以使用SparseArray代替HashMap：

• 資料量不大，最好在千級以內
• key必須為int類型，這中情況下的HashMap可以用SparseArray代替：

HashMap<Integer, Object> map = new HashMap<>();用SparseArray代替:SparseArray<Object> array = new SparseArray<>();

ArrayMap

這個api的資料在網上可以說幾乎沒有，然並卵，只能看文檔了 
ArrayMap是一個<key,value>映射的資料結構，它設計上更多的是考慮記憶體的最佳化，內部是使用兩個數組進行資料存放區，一個數組記錄key的hash值，另外一個數組記錄Value值，它和SparseArray一樣，也會對key使用二分法進行從小到大排序，在添加、刪除、尋找資料的時候都是先使用二分尋找法得到相應的index，然後通過index來進行添加、尋找、刪除等操作，所以，應用情境和SparseArray的一樣，如果在資料量比較大的情況下，那麼它的效能將退化至少50%。

添加資料

public V put(K key, V value)

擷取資料

public V get(Object key)

刪除資料

public V remove(Object key)

特有方法

它和SparseArray一樣同樣也有兩個更方便的擷取資料方法：

public K keyAt(int index)public V valueAt(int index)

ArrayMap應用情境

• 資料量不大，最好在千級以內
• 資料結構類型為Map類型

ArrayMap<Key, Value> arrayMap = new ArrayMap<>();

【注】：如果我們要相容aip19以下版本的話，那麼匯入的包需要為v4包

import android.support.v4.util.ArrayMap;

總結

SparseArray和ArrayMap都差不多，使用哪個呢？ 
假設資料量都在千級以內的情況下：

1、如果key的類型已經確定為int類型，那麼使用SparseArray，因為它避免了自動裝箱的過程，如果key為long類型，它還提供了一個LongSparseArray來確保key為long類型時的使用

2、如果key類型為其它的類型，則使用ArrayMap

Android記憶體最佳化（使用SparseArray和ArrayMap代替HashMap）