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1 概述
在前文中,我们已经聊过了HashMap
和LinkedHashMap
ArrayMap
.所以如果没看过,可以先阅读
面试必备:HashMap源码解析(JDK8) ,
面试必备:LinkedHashMap源码解析(JDK8 ,
面试必备:ArrayMap源码解析
今天依旧是看看android sdk的源码。
本文将从几个常用方法下手,来阅读SparseArray
的源码。
按照从构造方法->常用API(增、删、改、查)的顺序来阅读源码,并会讲解阅读方法中涉及的一些变量的意义。了解SparseArray
的特点、适用场景。
如果本文中有不正确的结论、说法,请大家提出和我讨论,共同进步,谢谢。
2 概要
概括的说,SparseArray<E>
是用于在Android平台上替代HashMap
的数据结构,更具体的说,
是用于替代key
为int
类型,value
为Object
类型的HashMap
。
和ArrayMap
类似,它的实现相比于HashMap
更加节省空间,而且由于key指定为int
类型,也可以节省int
–Integer
的装箱拆箱操作带来的性能消耗。
它仅仅实现了implements Cloneable
接口,所以使用时不能用Map
作为声明类型来使用。
它也是线程不安全的,允许value为null。
从原理上说,
它的内部实现也是基于两个数组。
一个int[]
数组mKeys
,用于保存每个item的key
,key
本身就是int
类型,所以可以理解hashCode
值就是key
的值.
一个Object[]
数组mValues
,保存value
。容量和key
数组的一样。
类似ArrayMap
,
它扩容的更合适,扩容时只需要数组拷贝工作,不需要重建哈希表。
同样它不适合大容量的数据存储。存储大量数据时,它的性能将退化至少50%。
比传统的HashMap
时间效率低。
因为其会对key从小到大排序,使用二分法查询key对应在数组中的下标。
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。
所以其是按照key
的大小排序存储的。
另外,SparseArray
为了提升性能,在删除操作时做了一些优化:
当删除一个元素时,并不是立即从value
数组中删除它,并压缩数组,
而是将其在value
数组中标记为已删除。这样当存储相同的key
的value
时,可以重用这个空间。
如果该空间没有被重用,随后将在合适的时机里执行gc(垃圾收集)操作,将数组压缩,以免浪费空间。
适用场景:
- 数据量不大(千以内)
- 空间比时间重要
- 需要使用
Map
,且key
为int
类型。
示例代码:
SparseArray<String> stringSparseArray = new SparseArray<>();
stringSparseArray.put(1,"a");
stringSparseArray.put(5,"e");
stringSparseArray.put(4,"d");
stringSparseArray.put(10,"h");
stringSparseArray.put(2,null);
Log.d(TAG, "onCreate() called with: stringSparseArray = [" + stringSparseArray + "]");复制代码
输出:
//可以看出是按照key排序的
onCreate() called with: stringSparseArray = [{1=a, 2=null, 4=d, 5=e, 10=h}]复制代码
3 构造函数
//用于标记value数组,作为已经删除的标记
private static final Object DELETED = new Object();
//是否需要GC
private boolean mGarbage = false;
//存储key 的数组
private int[] mKeys;
//存储value 的数组
private Object[] mValues;
//集合大小
private int mSize;
//默认构造函数,初始化容量为10
public SparseArray() {
this(10);
}
//指定初始容量
public SparseArray(int initialCapacity) {
//初始容量为0的话,就赋值两个轻量级的引用
if (initialCapacity == 0) {
mKeys = EmptyArray.INT;
mValues = EmptyArray.OBJECT;
} else {
//初始化对应长度的数组
mValues = ArrayUtils.newUnpaddedObjectArray(initialCapacity);
mKeys = new int[mValues.length];
}
//集合大小为0
mSize = 0;
}复制代码
构造函数 无亮点,路过。
关注一下几个变量:
- 底层数据结构为
int[]
和Object[]
类型数组。 mGarbage
: 是否需要GCDELETED
: 用于标记value数组,作为已经删除的标记
4 增 、改
4.1 单个增、改:
public void put(int key, E value) {
//利用二分查找,找到 待插入key 的 下标index
int i = ContainerHelpers.binarySearch(mKeys, mSize, key);
//如果返回的index是正数,说明之前这个key存在,直接覆盖value即可
if (i >= 0) {
mValues[i] = value;
} else {
//若返回的index是负数,说明 key不存在.
//先对返回的i取反,得到应该插入的位置i
i = ~i;
//如果i没有越界,且对应位置是已删除的标记,则复用这个空间
if (i < mSize && mValues[i] == DELETED) {
//赋值后,返回
mKeys[i] = key;
mValues[i] = value;
return;
}
//如果需要GC,且需要扩容
if (mGarbage && mSize >= mKeys.length) {
//先触发GC
gc();
//gc后,下标i可能发生变化,所以再次用二分查找找到应该插入的位置i
// Search again because indices may have changed.
i = ~ContainerHelpers.binarySearch(mKeys, mSize, key);
}
//插入key(可能需要扩容)
mKeys = GrowingArrayUtils.insert(mKeys, mSize, i, key);
//插入value(可能需要扩容)
mValues = GrowingArrayUtils.insert(mValues, mSize, i, value);
//集合大小递增
mSize++;
}
}
//二分查找 基础知识不再详解
static int binarySearch(int[] array, int size, int value) {
int lo = 0;
int hi = size - 1;
while (lo <= hi) {
//关注一下高效位运算
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
}
}
//若没找到,则lo是value应该插入的位置,是一个正数。对这个正数去反,返回负数回去
return ~lo; // value not present
}
//垃圾回收函数,压缩数组
private void gc() {
//保存GC前的集合大小
int n = mSize;
//既是下标index,又是GC后的集合大小
int o = 0;
int[] keys = mKeys;
Object[] values = mValues;
//遍历values集合,以下算法 意义为 从values数组中,删除所有值为DELETED的元素
for (int i = 0; i < n; i++) {
Object val = values[i];
//如果当前value 没有被标记为已删除
if (val != DELETED) {
//压缩keys、values数组
if (i != o) {
keys[o] = keys[i];
values[o] = val;
//并将当前元素置空,防止内存泄漏
values[i] = null;
}
//递增o
o++;
}
}
//修改 标识,不需要GC
mGarbage = false;
//更新集合大小
mSize = o;
}复制代码
GrowingArrayUtils.insert:
//
public static int[] insert(int[] array, int currentSize, int index, int element) {
//断言 确认 当前集合长度 小于等于 array数组长度
assert currentSize <= array.length;
//如果不需要扩容
if (currentSize + 1 <= array.length) {
//将array数组内元素,从index开始 后移一位
System.arraycopy(array, index, array, index + 1, currentSize - index);
//在index处赋值
array[index] = element;
//返回
return array;
}
//需要扩容
//构建新的数组
int[] newArray = new int[growSize(currentSize)];
//将原数组中index之前的数据复制到新数组中
System.arraycopy(array, 0, newArray, 0, index);
//在index处赋值
newArray[index] = element;
//将原数组中index及其之后的数据赋值到新数组中
System.arraycopy(array, index, newArray, index + 1, array.length - index);
//返回
return newArray;
}
//根据现在的size 返回合适的扩容后的容量
public static int growSize(int currentSize) {
//如果当前size 小于等于4,则返回8, 否则返回当前size的两倍
return currentSize <= 4 ? 8 : currentSize * 2;
}复制代码
二分查找,若未找到返回下标时,与JDK里的实现不同,JDK是返回
return -(low + 1); // key not found.
,而这里是对 低位去反 返回。
这样在函数调用处,根据返回值的正负,可以判断是否找到index。对负index取反,即可得到应该插入的位置。扩容时,当前容量小于等于4,则扩容后容量为8.否则为当前容量的两倍。和
ArrayList,ArrayMap
不同(扩容一半),和Vector
相同(扩容一倍)。扩容操作依然是用数组的复制、覆盖完成。类似
ArrayList
.
5 删
5.1 按照key删除
//按照key删除
public void remove(int key) {
delete(key);
}
public void delete(int key) {
//二分查找得到要删除的key所在index
int i = ContainerHelpers.binarySearch(mKeys, mSize, key);
//如果>=0,表示存在
if (i >= 0) {
//修改values数组对应位置为已删除的标志DELETED
if (mValues[i] != DELETED) {
mValues[i] = DELETED;
//并修改 mGarbage ,表示稍后需要GC
mGarbage = true;
}
}
}复制代码
5.2 按照index删除
public void removeAt(int index) {
//根据index直接索引到对应位置 执行删除操作
if (mValues[index] != DELETED) {
mValues[index] = DELETED;
mGarbage = true;
}
}复制代码
5.3 批量删除
public void removeAtRange(int index, int size) {
//越界修正
final int end = Math.min(mSize, index + size);
//for循环 执行单个删除操作
for (int i = index; i < end; i++) {
removeAt(i);
}
}复制代码
6 查
6.1 按照key查询
//按照key查询,如果key不存在,返回null
public E get(int key) {
return get(key, null);
}
//按照key查询,如果key不存在,返回valueIfKeyNotFound
public E get(int key, E valueIfKeyNotFound) {
//二分查找到 key 所在的index
int i = ContainerHelpers.binarySearch(mKeys, mSize, key);
//不存在
if (i < 0 || mValues[i] == DELETED) {
return valueIfKeyNotFound;
} else {//存在
return (E) mValues[i];
}
}复制代码
6.2 按照下标查询
public int keyAt(int index) {
//按照下标查询时,需要考虑是否先GC
if (mGarbage) {
gc();
}
return mKeys[index];
}
public E valueAt(int index) {
//按照下标查询时,需要考虑是否先GC
if (mGarbage) {
gc();
}
return (E) mValues[index];
}复制代码
6.3查询下标:
public int indexOfKey(int key) {
//查询下标时,也需要考虑是否先GC
if (mGarbage) {
gc();
}
//二分查找返回 对应的下标 ,可能是负数
return ContainerHelpers.binarySearch(mKeys, mSize, key);
}
public int indexOfValue(E value) {
//查询下标时,也需要考虑是否先GC
if (mGarbage) {
gc();
}
//不像key一样使用的二分查找。是直接线性遍历去比较,而且不像其他集合类使用equals比较,这里直接使用的 ==
//如果有多个key 对应同一个value,则这里只会返回一个更靠前的index
for (int i = 0; i < mSize; i++)
if (mValues[i] == value)
return i;
return -1;
}复制代码
- 按照value查询下标时,不像key一样使用的二分查找。是直接线性遍历去比较,而且不像其他集合类使用
equals
比较,这里直接使用的 == - 如果有多个key 对应同一个value,则这里只会返回一个更靠前的index
总结
SparseArray
的源码相对来说比较简单,经过之前几个集合的源码洗礼,很轻松就可以掌握大体流程和关键思想:时间换空间。
Android sdk中,还提供了三个类似思想的集合:
SparseBooleanArray
,value
为boolean
SparseIntArray
,value
为int
SparseLongArray
,value
为long
他们和SparseArray
唯一的区别在于value
的类型,SparseArray
的value
可以是任意类型。而它们是三个常使用的拆箱后的基本类型。