Android性能优化之使用SparseArray

SparseArrays map integers to Objects.  Unlike a normal array of Objects, there can be gaps in the indices.  It is intended to be more efficient than using a HashMap to map Integers to Objects.

    单纯从字面上来理解，SparseArray指的是稀疏数组(Sparse array)，所谓稀疏数组就是数组中大部分的内容值都未被使用（或都为零），在数组中仅有少部分的空间使用。因此造成内存空间的浪费，为了节省内存空间，并且不影响数组中原有的内容值，我们可以采用一种压缩的方式来表示稀疏数组的内容。

假设有一个9*7的数组，其内容如下：



    在此数组中，共有63个空间，但却只使用了5个元素，造成58个元素空间的浪费。以下我们就使用稀疏数组重新来定义这个数组：
 

    其中在稀疏数组中第一部分所记录的是原数组的列数和行数以及元素使用的个数、第二部分所记录的是原数组中元素的位置和内容。经过压缩之后，原来需要声明大小为63的数组，而使用压缩后，只需要声明大小为6*3的数组，仅需18个存储空间。

     有一点需要注意的是，查看键所在位置，由于是采用二分法查找键的位置，所以找不到时返回小于0的数值，而不是返回-1。返回的负值是表示它在找不到时所在的位置。

实现增删改查方法：

    它有两个方法可以添加键值对：

public void put(int key, E value) {}
public void append(int key, E value){}

      有四个方法可以执行删除操作:

public void delete(int key) {}
public void remove(int key) {} //直接调用的delete(int key)
public void removeAt(int index){}
public void clear(){}

      重点查看其中的两个方法，put(key, value)。

/**
     * Adds a mapping from the specified key to the specified value,
     * replacing the previous mapping from the specified key if there
     * was one.
     */
    public void put(int key, E value) {
        int i = binarySearch(mKeys, 0, 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 = ~binarySearch(mKeys, 0, mSize, key);
            }

            if (mSize >= mKeys.length) {
                int n = ArrayUtils.idealIntArraySize(mSize + 1);

                int[] nkeys = new int[n];
                Object[] nvalues = new Object[n];

                // Log.e("SparseArray", "grow " + mKeys.length + " to " + n);
                System.arraycopy(mKeys, 0, nkeys, 0, mKeys.length);
                System.arraycopy(mValues, 0, nvalues, 0, mValues.length);

                mKeys = nkeys;
                mValues = nvalues;
            }

            if (mSize - i != 0) {
                // Log.e("SparseArray", "move " + (mSize - i));
                System.arraycopy(mKeys, i, mKeys, i + 1, mSize - i);
                System.arraycopy(mValues, i, mValues, i + 1, mSize - i);
            }

            mKeys[i] = key;
            mValues[i] = value;
            mSize++;
        }
    }

      首先判断当前数组中是否存在该key，存在则修改key对应的value，查找该key所在index时，采用二分查找方法，如果未找到该key则返回该key对应index的取反，若index在该数组中未越界，则修改index的key和value，mSize是键值对的数目，如果需要gc则调用gc方法，重新计算index。然后使用ArrayUtils.idealIntArraySize(mSize + 1)；重新new该大小的数组，并将数据拷贝到新的数组里面。完成put操作。

      gc方法如下：

private void gc() {
        // Log.e("SparseArray", "gc start with " + mSize);

        int n = mSize;
        int o = 0;
        int[] keys = mKeys;
        Object[] values = mValues;

        for (int i = 0; i < n; i++) {
            Object val = values[i];

            if (val != DELETED) {
                if (i != o) {
                    keys[o] = keys[i];
                    values[o] = val;
                }

                o++;
            }
        }

        mGarbage = false;
        mSize = o;

        // Log.e("SparseArray", "gc end with " + mSize);
    }

       另外一个重要方法remove，代码如下：

/**
     * Removes the mapping from the specified key, if there was any.
     */
    public void delete(int key) {
        int i = binarySearch(mKeys, 0, mSize, key);

        if (i >= 0) {
            if (mValues[i] != DELETED) {
                mValues[i] = DELETED;
                mGarbage = true;
            }
        }
    }

       最后，发现其核心就是折半查找函数（binarySearch），算法设计的很不错。

private static int binarySearch(int[] a, int start, int len, int key) {
        int high = start + len, low = start - 1, guess;

        while (high - low > 1) {
            guess = (high + low) / 2;

            if (a[guess] < key)
                low = guess;
            else
                high = guess;
        }

        if (high == start + len)
            return ~(start + len);
        else if (a[high] == key)
            return high;
        else
            return ~high;
    }