SparseArray和ArrayMap相关源码解析
来源:互联网 发布:付磊 武汉大学 知乎 编辑:程序博客网 时间:2024/06/08 12:09
内存优化:Android API当中提供了一些优化过后的数据集合工具类,如SparseArray,SparseBooleanArray,以及LongSparseArray等,使用这些API可以让我们的程序更加高效。本文整理SparseArray和ArrayMap相关内部实现。
一、SparseArray
SparseArray的特点避免了key为int值时的自动装箱,优化了性能。
1、构造函数
public SparseArray() { this(10); }预先设置的容器大小为10。
2、变量
private int[] mKeys; private Object[] mValues;两个数组进行存储,一个存储key,一个存储value。
3、put方法
public void put(int key, E value) { int i = ContainerHelpers.binarySearch(mKeys, mSize, key); if (i >= 0) { mValues[i] = value; } else { i = ~i; if (i < mSize && mValues[i] == DELETED) { mKeys[i] = key; mValues[i] = value; return; } if (mGarbage && mSize >= mKeys.length) { gc(); // Search again because indices may have changed. i = ~ContainerHelpers.binarySearch(mKeys, mSize, key); } mKeys = GrowingArrayUtils.insert(mKeys, mSize, i, key); mValues = GrowingArrayUtils.insert(mValues, mSize, i, value); mSize++; } }put方法中采用了二分查找比较元素key值的大小,并进行排序。
#ContainerHelpers 二分查找
static int binarySearch(int[] array, int size, int value) { int lo = 0; int hi = size - 1; while (lo <= hi) { final int mid = (lo + hi) >>> 1; final int midVal = array[mid]; if (midVal < value) { lo = mid + 1; } else if (midVal > value) { hi = mid - 1; } else { return mid; // value found } } return ~lo; // value not present }4、get方法
public E get(int key) { return get(key, null);}
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]; } }查找元素的方法内部也进行了二分查找。由于存储的时候都是按顺序进行排序的,所以取出元素的时候效果比较高。
5、delete方法
public void delete(int key) { int i = ContainerHelpers.binarySearch(mKeys, mSize, key); if (i >= 0) { if (mValues[i] != DELETED) { mValues[i] = DELETED; mGarbage = true; } } }删除元素同样使用了二分查找。
总结:增加元素、删除元素、查找元素都使用了二分查找。所以SparseArray适用于数据量不大,并且key为int值的时候。
同样的,SparseBooleanArray适用于key为boolean的情况,内部实现相似。
二、ArrayMap
public class ArrayMap<K, V> extends SimpleArrayMap<K, V> implements Map<K, V>ArrayMap继承SimpleArrayMap,实现了Map接口。以key-value的形式存储数据,相比HashMap会占用更少的内存空间。
1、变量
int[] mHashes; Object[] mArray;mHashes存储了key的hashcode,mArray存储了key和value的值。
2、put方法
public V put(K key, V value) { final int hash; int index; if (key == null) { hash = 0; index = indexOfNull(); } else { hash = key.hashCode(); index = indexOf(key, hash); } if (index >= 0) { index = (index<<1) + 1; final V old = (V)mArray[index]; mArray[index] = value; return old; } index = ~index; if (mSize >= mHashes.length) { final int n = mSize >= (BASE_SIZE*2) ? (mSize+(mSize>>1)) : (mSize >= BASE_SIZE ? (BASE_SIZE*2) : BASE_SIZE); if (DEBUG) Log.d(TAG, "put: grow from " + mHashes.length + " to " + n); final int[] ohashes = mHashes; final Object[] oarray = mArray; allocArrays(n); if (mHashes.length > 0) { if (DEBUG) Log.d(TAG, "put: copy 0-" + mSize + " to 0"); System.arraycopy(ohashes, 0, mHashes, 0, ohashes.length); System.arraycopy(oarray, 0, mArray, 0, oarray.length); } freeArrays(ohashes, oarray, mSize); } if (index < mSize) { if (DEBUG) Log.d(TAG, "put: move " + index + "-" + (mSize-index) + " to " + (index+1)); System.arraycopy(mHashes, index, mHashes, index + 1, mSize - index); System.arraycopy(mArray, index << 1, mArray, (index + 1) << 1, (mSize - index) << 1); } mHashes[index] = hash; mArray[index<<1] = key; mArray[(index<<1)+1] = value; mSize++; return null; }需要保证mHashes是有序数组,才可以进行二分查找。
如果新增加的数据的key对应的hashcode值在中间的位置,需要将这个索引之后的全部数据向后移动。
如果元素的个数大于数组的长度,需要进行扩容。
3、get方法
public V get(Object key) { final int index = indexOfKey(key); return index >= 0 ? (V)mArray[(index<<1)+1] : null;}indexOfKey方法,是通过key对应的hashcode获取到其在mHashes数组中的索引值。内部最终调用了indexOf方法。
int indexOf(Object key, int hash) { final int N = mSize; // Important fast case: if nothing is in here, nothing to look for. if (N == 0) { return ~0; } int index = ContainerHelpers.binarySearch(mHashes, N, hash); // If the hash code wasn't found, then we have no entry for this key. if (index < 0) { return index; } // If the key at the returned index matches, that's what we want. if (key.equals(mArray[index<<1])) { return index; } // Search for a matching key after the index. int end; for (end = index + 1; end < N && mHashes[end] == hash; end++) { if (key.equals(mArray[end << 1])) return end; } // Search for a matching key before the index. for (int i = index - 1; i >= 0 && mHashes[i] == hash; i--) { if (key.equals(mArray[i << 1])) return i; } // Key not found -- return negative value indicating where a // new entry for this key should go. We use the end of the // hash chain to reduce the number of array entries that will // need to be copied when inserting. return ~end; }
(1)通过二分查找,找到key在mHashes数组中的索引。
(2)通过索引找到对应的value值。4、remove方法
public V remove(Object key) { final int index = indexOfKey(key); if (index >= 0) { return removeAt(index); } return null; }
public V removeAt(int index) { final Object old = mArray[(index << 1) + 1]; if (mSize <= 1) { // Now empty. if (DEBUG) Log.d(TAG, "remove: shrink from " + mHashes.length + " to 0"); freeArrays(mHashes, mArray, mSize); mHashes = ContainerHelpers.EMPTY_INTS; mArray = ContainerHelpers.EMPTY_OBJECTS; mSize = 0; } else { if (mHashes.length > (BASE_SIZE*2) && mSize < mHashes.length/3) { // Shrunk enough to reduce size of arrays. We don't allow it to // shrink smaller than (BASE_SIZE*2) to avoid flapping between // that and BASE_SIZE. final int n = mSize > (BASE_SIZE*2) ? (mSize + (mSize>>1)) : (BASE_SIZE*2); if (DEBUG) Log.d(TAG, "remove: shrink from " + mHashes.length + " to " + n); final int[] ohashes = mHashes; final Object[] oarray = mArray; allocArrays(n); mSize--; if (index > 0) { if (DEBUG) Log.d(TAG, "remove: copy from 0-" + index + " to 0"); System.arraycopy(ohashes, 0, mHashes, 0, index); System.arraycopy(oarray, 0, mArray, 0, index << 1); } if (index < mSize) { if (DEBUG) Log.d(TAG, "remove: copy from " + (index+1) + "-" + mSize + " to " + index); System.arraycopy(ohashes, index + 1, mHashes, index, mSize - index); System.arraycopy(oarray, (index + 1) << 1, mArray, index << 1, (mSize - index) << 1); } } else { mSize--; if (index < mSize) { if (DEBUG) Log.d(TAG, "remove: move " + (index+1) + "-" + mSize + " to " + index); System.arraycopy(mHashes, index + 1, mHashes, index, mSize - index); System.arraycopy(mArray, (index + 1) << 1, mArray, index << 1, (mSize - index) << 1); } mArray[mSize << 1] = null; mArray[(mSize << 1) + 1] = null; } } return (V)old; }(1)通过key找到在mHashes数组中对应的索引
(2)判断如果元素小于等于一个,将mHashes和mArray数组置空
(3)如果元素大于1个,将该索引之后的所有元素向前移一位。
如果ArrayMap容量过大(大于BASE_SIZE*2,持有数据不足),则降低ArrayMap的容量,较少内存占用。
总结:当数据量不大,插入删除不频繁,并且使用ArrayMap代替HashMap存储数据。
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