SparseArray是android里为<Interger,Object>这样的Hashmap而专门写的class,目的是提高效率,其核心是折半查找函数(binarySearch)。

HashMap底层是一个Hash表,是数组和链表的集合实现,有需要的可以去看看我关于Hashmap的分析。​​hashmap源码分析​

所以Android开发中官方推荐:当使用HashMap(K, V),如果K为整数类型时,使用SparseArray的效率更高。

那我们看源码来分析下,

构造函数:

/**
* 存储索引集合.
*/
private int[] mKeys;
/**
* 存储对象集合.
*/
private Object[] mValues;
/**
* 存储的键值对总数.
*/
private int mSize;
/**
* 采用默认的构造函数,则初始容量为10.
*/
public SparseArray() {
this(10);
}
/**
* 使用指定的初始容量构造SparseArray.
*
* @param initialCapacity 初始容量
*/
public SparseArray(int initialCapacity) {
if (initialCapacity == 0) {
// Effective Java中第43条:返回零长度的数组或者集合,而不是:null
mKeys = ContainerHelpers.EMPTY_INTS;
mValues = ContainerHelpers.EMPTY_OBJECTS;
} else {
// 构造initialCapacity大小的int数组和object数组
mKeys = new int[initialCapacity];
mValues = new Object[initialCapacity];
}
// 设置SparseArray存储的<key,value>键值对个数为0.
mSize = 0;
}

和HashMap的数据结构不同,HashMap是使用 数组+链表 的数据结构存储键值对,而SparseArray只是用了 两个数组 进行存储。

我们知道链表的时间复杂度是很高的,这估计也是造成hashmap时间复杂度高的一个原因。

ContainerHelpers


ContainerHelpers类提供了二分查找算法,这也一定程度上提高了查找的效率

<span style="font-size:12px;">class ContainerHelpers {
// This is Arrays.binarySearch(), but doesn't do any argument validation.
static int binarySearch(int[] array, int size, int value) {
// 获取二分的起始和结束下标.
int lo = 0;
int hi = size - 1;
while (lo <= hi) {
// 获取中点的下标和值
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
}
}</span>

put()函数

/**
* 在SparseArray中存储键值对.
*/
public void put(int key, E value) {
// 通过二分查找算法计算索引
int i = ContainerHelpers.binarySearch(mKeys, mSize, key);
if (i >= 0) {
// key已经存在对应的value,则直接替换value.
mValues[i] = value;
} else {
i = ~i;
if (i < mSize && mValues[i] == DELETED) {
// 特殊的case,直接存储key-value即可
mKeys[i] = key;
mValues[i] = value;
return;
}
if (mGarbage && mSize >= mKeys.length) {
// 如果有元素被删除,并且目前容量不足,先进行一次gc
gc();
// Search again because indices may have changed.
i = ~ContainerHelpers.binarySearch(mKeys, mSize, key);
}
// 扩容
if (mSize >= mKeys.length) {
// 获取扩容的数组大小
int n = mSize + 1;
int[] nkeys = new int[n];
Object[] nvalues = new Object[n];
// 数组拷贝最好使用System.arraycopy,而不是自己重撸一遍
System.arraycopy(mKeys, 0, nkeys, 0, mKeys.length);
System.arraycopy(mValues, 0, nvalues, 0, mValues.length);
mKeys = nkeys;
mValues = nvalues;
}
// i为插入位置,如果i<mSize,则i之后的元素需要依次向后移动一位.
if (mSize - i != 0) {
System.arraycopy(mKeys, i, mKeys, i + 1, mSize - i);
System.arraycopy(mValues, i, mValues, i + 1, mSize - i);
}
// 设置值,存储数量+1
mKeys[i] = key;
mValues[i] = value;
mSize++;
}
}


put函数的逻辑:

  1. 通过二分查找算法,计算key的索引值.
  2. 如果索引值大于0,说明有key对应的value存在,直接替换value即可.
  3. 如果索引值小于0,对索引值取反,获取key应该插入的坐标i.
  4. 判断是否需要扩容:1.需要扩容,则先扩容; 2.不需要扩容,则利用System.arraycopy移动相应的元素,进行(key,value)键值对插入.

get()函数


get函数就是利用二分查找获取key的下标,然后从object[] value数组中根据下标获取值. 
之所以SparseArray号称比HashMap有更好的性能:

  1. SparseArray更加节约内存,一个int[]数组存储所有的key,一个object[] 数组存储所有的value.
  2. HashMap遇到冲突时,时间复杂度为O(n).而SparseArray不会有冲突,采用二分搜索算法,时间复杂度为O(lgn).
/**
* 根据指定的key获取value.
*/
public E get(int key) {
return get(key, null);
}
/**
* 利用二分查找算法根据key获取指定的value.
*/
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];
}
}

delete()函数

/**
* 根据key删除指定的value.
*/
public void delete(int key) {
int i = ContainerHelpers.binarySearch(mKeys, mSize, key);

if (i >= 0) {
if (mValues[i] != DELETED) {
// 标记i的值为private static final Object DELETED = new Object();
mValues[i] = DELETED;
// 设置gc标记为true.
mGarbage = true;
}
}
}
/**
* Alias for {@link #delete(int)}.
*/
public void remove(int key) {
delete(key);
}

gc()函数

if (mGarbage && mSize >= mKeys.length) {
// 如果有元素被删除,并且目前容量不足,先进行一次gc
gc();
// Search again because indices may have changed.
i = ~ContainerHelpers.binarySearch(mKeys, mSize, key);
}

通过上面的源码分析,我们不难得出:


正式因为SparseArray采用了数组这种形式,才使得我们的key在做hash运算的时候,通过二分查找时间复杂度降低了,从而提高了效率。


通过二分查找保证查询效率为O(lgn).而HashMap在未冲突的情况下是O(1),冲突的情况下是O(n).