[译] 如何通过 ArrayMap 和 SparseArray 优化 Android App

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2016-10-25
原文链接:github.com

这篇文章会讲述为何要使用 ArrayMapSparseArray 来优化 Android 应用,以及什么情形下适用。

当你需要存储键 -> 值这样的数据类型时,你脑海里想到的第一个数据类型应该是 HashMap。然后你开始肆无忌惮的到处使用它,而从不考虑它所带来的副作用。

当你使用 HashMap 时,你的 Android 集成开发环境 (Android Studio) 会给出警告,提示你使用 ArrayMap 来代替 HashMap,但通常被你忽视了。

Android 给你提供了 ArrayMap,你应该优先考虑使用它而不是 HashMap。

现在,让我们来理解 ArrayMap 的内部实现,以便探求在哪种场景下使用它,以及为什么这样做。

HashMap vs ArrayMap

HashMap 的位置在 java.util.HashMap 包中。

ArrayMap 的位置在 android.util.ArrayMapandroid.support.v4.util.ArrayMap 包中。

它存在于 support.v4 包中,以便兼容较低的 Android 版本。

这里 是直接出自 Android 开发者频道的 youtube 视频,强烈建议你看一下。

ArrayMap 是一种通用的键->值映射数据结构,它在设计上比传统的 HashMap 更多考虑内存优化。 它使用两个数组来存储数据——一个整型数组存储键的哈希值,另一个对象数组存储键/值对。这样既能避免为每个存入 map 中的键创建额外的对象,还能试图更j积极地控制这些数组的长度的增加(因为增加长度只需拷贝数组中的键,而不是重新构建一个哈希表)。

需要注意的是,ArraryMap 并不适用于可能含有大量条目的数据类型。它通常比 HashMap 要慢,因为在查找时需要进行二分查找,增加或删除时,需要在数组中插入或删除键。对于一个最多含有几百条目的容器来说,它们的性能差异并不巨大,相差不到 50%。

HashMap

HashMap 基本上就是一个 HashMap.Entry 的数组(Entry 是 HashMap 的一个内部类)。更准确来说,Entry 类中包含以下字段:

  • 一个非基本数据类型的 key
  • 一个非基本数据类型的 value
  • 保存对象的哈希值
  • 指向下一个 Entry 的指针

当有键值对插入时,HashMap 会发生什么 ?

  • 首先,键的哈希值被计算出来,然后这个值会赋给 Entry 类中对应的 hashCode 变量。
  • 然后,使用这个哈希值找到它将要被存入的数组中“桶”的索引。
  • 如果该位置的“桶”中已经有一个元素,那么新的元素会被插入到“桶”的头部,next 指向上一个元素——“桶”在本质上形成为链表。

现在,当你用 key 去查询值时,时间复杂度是 O(1)。

虽然时间上 HashMap 更快,但同时它也花费了更多的内存空间。

缺点:

  • 自动装箱的存在意味着每一次插入都会有额外的对象创建。这跟垃圾回收机制一样也会影响到内存的利用。
  • HashMap.Entry 对象本身是一层额外需要被创建以及被垃圾回收的对象。
  • “桶” 在 HashMap 每次被压缩或扩容的时候都会被重新安排。这个操作会随着对象数量的增长而变得开销极大。

在Android中,当涉及到快速响应的应用时,内存至关重要,因为持续地分发和释放内存会出发垃圾回收机制,这会拖慢应用运行。

垃圾回收机制会影响应用性能表现

垃圾回收时间段内,应用程序是不会运行的,最终应用使用上就显得卡顿。

ArrayMap

ArrayMap 使用2个数组。它的对象实例内部有用来存储对象的 Object[] mArray 和 存储哈希值的 int[] mHashes。当插入一个键值对时:

  • 键/值被自动装箱。
  • 键对象被插入到 mArray[] 数组中的下一个空闲位置。
  • 值对象也会被插入到 mArray[] 数组中与键对象相邻的位置。
  • 键的哈希值会被计算出来并被插入到 mHashes[] 数组中的下一个空闲位置。

对于查找一个 key :

  • 键的哈希值先被计算出来
  • 在 mHashes[] 数组中二分查找此哈希值。这表明查找的时间复杂度增加到了 O(logN)。
  • 一旦得到了哈希值所对应的索引 index,键值对中的键就存储在 mArray[2*index] ,值存储在 mArray[2*index+1]。
  • 这里的时间复杂度从 O(1) 上升到 O(logN),但是内存效率提升了。当我们在 100 左右的数据量范围内尝试时,没有耗时的问题,察觉不到时间上的差异,但我们应用的内存效率获得了提高。

推荐的数据结构:

  • ArrayMap 替代 HashMap
  • ArraySet 替代 HashSet
  • SparseArray 替代 HashMap
  • SparseBooleanArray 替代 HashMap
  • SparseIntArray 替代 HashMap
  • SparseLongArray 替代 HashMap
  • LongSparseArray 替代 HashMap
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