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Android資料結構-SparseArray實作原理

2023-03-22 17:22:23 移動端開發

SparseArray家族

SparseArray基于鍵值對存盤資料,key為int,value為object,簡單使用如下:

        //宣告
        SparseArray<String> sparseArray= new SparseArray<>();
        //增加元素,append方式
        sparseArray.append(0, "myValue");
        //增加元素,put方式
        sparseArray.put(1, "myValue");
        //洗掉元素,二者等同
        sparseArray.remove(1);
        sparseArray.delete(1);
        //修改元素,put或者append相同的key值即可
        sparseArray.put(1,"newValue");
        sparseArray.append(1,"newValue");
        //查找,遍歷方式1
        for(int i=0;i<sparseArray.size();i++){
            Log.d(TAG,sparseArray.valueAt(i));
        }
        //查找,遍歷方式2
        for(int i=0;i<sparseArray.size();i++){
            int key = sparseArray.keyAt(i);
            Log.d(TAG,sparseArray.get(key));
        }

LongSparseArray 和SparseArray 相比,唯一的不同就是key值為long,所以LongSparseArray可以存盤的資料元素就比SparseArray多,int的范圍是-2^31 到 231-1,而long是-263 到 2^63-1,

SparseBooleanArray,SparseIntArray,SparseLongArray,這三個資料結構的key值的型別也是int,value值的型別也固定,SparseBooleanArray的value固定為boolean型別,SparseIntArray的value固定為int型別,SparseLongArray的value固定為long型別,

總結一下這四種資料結構的key,value型別:

SparseArray          <int, Object>
LongSparseArray      <long, Object>
SparseBooleanArray   <int, boolean>
SparseIntArray       <int, int>
SparseLongArray      <int, long>

上述四種資料結構的key型別都是int,而不是Integer,相較于使用HashMap的話,省去了裝箱拆箱程序,查詢、存盤等操作效率更高,而且int的存盤開銷也遠小于Integer,

SparseArray實作原理

SparseArray內部的重要屬性:

public class SparseArray<E> implements Cloneable {
    private static final Object DELETED = new Object();
    private boolean mGarbage = false;
    private int[] mKeys;
    private Object[] mValues;
    private int mSize;
}

DELETED

static final 的一個靜態Object實體,當一個鍵值對被remove后,會在對應key的value下放置該物件,標記該元素已經被洗掉,只是標記洗掉,沒有真正的洗掉,

mGarbage

當值為true,標志資料結構中有元素被洗掉,可以觸發gc對無效資料進行回收,真正洗掉,

mKeys

用于存放Key的陣列,通過int[] 進行存盤,與HashMap相比減少了裝箱拆箱的操作,同時一個int只占4位元組;一個重要特點,mKeys的元素是升序排列的,也是基于此,我們才能使用二分查找,

mValues

用于存放與Key對應的Value,通過陣列的position 進行映射;如果存放的是int型等,可以用SparseIntArray ,存放的Values也是int陣列,性能更高,

mSize

mSize的大小等于陣列中mValues的值等于非DELETED的元素個數,

remove方法原始碼:

    public void delete(int key) {
        //查找對應key在陣列中的下標,如果存在,回傳下標,不存在,回傳下標的取反;
        int i = ContainerHelpers.binarySearch(mKeys, mSize, key);
        //key存在于mKeys陣列中,將元素洗掉,用DELETED替換原value,起標記作用;
        if (i >= 0) {
            if (mValues[i] != DELETED) {
                mValues[i] = DELETED;
                mGarbage = true;
            }
        }
    }
     
    /**
     * @hide
     * Removes the mapping from the specified key, if there was any, returning the old value.
     */
    public E removeReturnOld(int key) {
        int i = ContainerHelpers.binarySearch(mKeys, mSize, key);
     
        if (i >= 0) {
            if (mValues[i] != DELETED) {
                final E old = (E) mValues[i];
                mValues[i] = DELETED;
                mGarbage = true;
                return old;
            }
        }
        return null;
    }
     
    /**
     * Alias for {@link #delete(int)}.
     */
    public void remove(int key) {
        delete(key);
    }

二分查找:

class ContainerHelpers {

    // This is Arrays.binarySearch(), but doesn't do any argument validation.
    //第一個引數array為keys的陣列,第二個為陣列中元素個數(與keys的length不一定相等),第三個value為目標的key
    static int binarySearch(int[] array, int size, int value) {
        //lo為二分查找的左邊界
        int lo = 0;
        //hi為二分查找的右邊界
        int hi = size - 1;
        //還沒找到,繼續查找
        while (lo <= hi) {
            //左邊界+右邊界處以2,獲取到mid 的index
            final int mid = (lo + hi) >>> 1;
            //獲取中間元素
            final int midVal = array[mid];
            // 目標key在右部分  ,,,,感覺這部分太簡單了
            if (midVal < value) {
                lo = mid + 1;
            } else if (midVal > value) {
                hi = mid - 1;
            } else {
                //相等,找到了,回傳key對應在array的下標;
                return mid;  // value found
            }
        }
        //沒有找到該元素,對lo取反!!!!!很重要
        return ~lo;  // value not present
    }

該方法是通過二分查找回傳了當前key的對應于mKeys陣列的下標,如果沒有找到,就回傳一個特殊的負數,二分法回傳的數值如果非負數,我們則對其所對應的value進行替換成DELETED,用于標記該key已經被洗掉,但是key仍然存在于mKeys陣列,因此洗掉是一個偽洗掉同時,我們將garbage賦值true,代表陣列中可能存在垃圾,

put方法原始碼:

    public void put(int key, E value) {
        int i = ContainerHelpers.binarySearch(mKeys, mSize, key);
        //原來已經有key,可能是remove后,value存放著DELETED,也可能是存放舊值,那么就替換
        if (i >= 0) {
            mValues[i] = value;
        } else {
            //沒有找到,對i取反,得到i= lo(ContainerHelpers.binarySearch)
            i = ~i;
            //如果i小于陣列長度,且mValues==DELETED(i對應的Key被延遲洗掉了)
            if (i < mSize && mValues[i] == DELETED) {
                //直接取代,實作真實洗掉原鍵值對
                mKeys[i] = key;
                mValues[i] = value;
                return;
            }
            //陣列中可能存在延遲洗掉元素且當前陣列長度滿,無法添加
            if (mGarbage && mSize >= mKeys.length) {
                //真實洗掉,將所有延遲洗掉的元素從陣列中清除;
                gc();
                //清除后重新確定當前key在陣列中的目標位置;
                // Search again because indices may have changed.
                i = ~ContainerHelpers.binarySearch(mKeys, mSize, key);
            }
            //不存在垃圾或者當前陣列仍然可以繼續添加元素,不需要擴容,則將i之后的元素全部后移,陣列中仍然存在被DELETED的垃圾key;
            mKeys = GrowingArrayUtils.insert(mKeys, mSize, i, key);
            mValues = GrowingArrayUtils.insert(mValues, mSize, i, value);
            //新元素添加成功,潛在可用元素數量+1
            mSize++;
        }
    }

put方法也呼叫了ContainerHelpers.binarySearch方法先進行查找,查找到大于0,則在陣列中找到了對應的key,此時,直接將value進行替換即可;如果沒有找到,回傳的是~lo,將i取反后,此時i就是我們需要插入的位置,

此刻,我們找到了i,就是目標位置,如果沒有設定延遲洗掉(DELETED),那么由于陣列的特點,我們需要將i序號之后的陣列后移,這樣就會產生一個較大的性能損耗;,但是如果我們設定了延遲洗掉且mValue[i]上當前的元素恰巧為DELETED,那么此時我們可以用當前的key替換原來mKeys的key,且用當前value替換DELETED;這樣就成功避免了一次陣列的遷移操作,

但是事情不可能永遠湊巧,如果,i上的元素并非恰好被洗掉呢?那么此時我們會判斷mGarbage,如果為true那么我們執行一次gc,將無效資料移除,再進行一次二分查找,然后將i之后的資料全部后移,將當前key插入;如果mGarbage為false,那么證明其中的資料全部存在,因此不需要gc,直接進行元素插入并將陣列后移,

Get方法原始碼:

    public E get(int key) {
        return get(key, null);
    }
     
    /**
     * Gets the Object mapped from the specified key, or the specified Object
     * if no such mapping has been made.
     */
    @SuppressWarnings("unchecked")
    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];
        }
    }

與HashMap做比較

1、key型別都是int,而不是Integer,相較于使用HashMap的話,省去了裝箱拆箱程序,查詢、存盤等操作效率更高,而且int的存盤開銷也遠小于Integer

2、使用二分查找法判斷元素的位置,所以,在獲取資料的時候非常快,時間復雜度為O(lgN),比HashMap快的多,因為HashMap獲取資料是通過遍歷Entry[]陣列來得到對應的元素,

3、使用場景

雖說SparseArray性能比較好,但是由于其添加、查找、洗掉資料都需要先進行一次二分查找,所以在資料量大的情況下性能并不明顯,將降低至少50%,滿足下面兩個條件我們可以使用SparseArray代替HashMap:

a:資料量不大,最好在千級以內,如果在資料量比較大時,它的性能將退化至少50%,
b:key必須為int型別,這中情況下的HashMap可以用SparseArray代替,

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