107  
查询码:00000588
数据结构HashMap(Android SparseArray 和ArrayMap)
来源:https://blog.csdn.net/qq_16318981/article/details/54632223
作者: 朱凡 于 2021年02月08日 发布在分类 / FM组 / FM_App 下,并于 2021年02月08日 编辑
hashmap arraymap 数据 数组 sparsearray android 一个 使用 存储 结构

数据结构HashMap(Android SparseArray 和ArrayMap)


HashMap也是我们使用非常多的Collection,它是基于哈希表的 Map 接口的实现,以key-value的形式存在。在HashMap中,key-value总是会当做一个整体来处理,系统会根据hash算法来来计算key-value的存储位置,我们总是可以通过key快速地存、取value。

HashMap

HashMap.java源码分析:
三个构造函数:
HashMap():默认初始容量capacity(16),默认加载因子factor(0.75
HashMap(int initialCapacity):构造一个带指定初始容量和默认加载因子 (0.75) 的空 HashMap。
HashMap(int initialCapacity, float loadFactor):构造一个带指定初始容量和加载因子的空 HashMap。

/** * Constructs an empty <tt>HashMap</tt> with the default initial capacity * (16) and the default load factor (0.75). */ public HashMap() { this(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
  } //构建自定义初始容量的构造函数,默认加载因子0.75的HashMap public HashMap(int initialCapacity) { this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
  } //构造一个带指定初始容量和加载因子的空 HashMap public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
  ...
  ...
  }

HashMap内部是使用一个默认容量为16的数组来存储数据的,而数组中每一个元素却又是一个链表的头结点,所以,更准确的来说,HashMap内部存储结构是使用哈希表的拉链结构(数组+链表),如图:
这种存储数据的方法叫做拉链法
这里写图片描述

且每一个结点都是Entry类型,那么Entry是什么呢?我们来看看HashMap中Entry的属性:

final K key; //key值 V value; //value值 HashMapEntry<K,V> next;//next下一个Entry int hash;//key的hash值 

快速存取

put(key,value);

public V put(K key, V value) { if (table == EMPTY_TABLE) { //判断table空数组, inflateTable(threshold);//创建数组容量为threshold大小的数组,threshold在HashMap构造函数中赋值initialCapacity(指定初始容量); } //当key为null,调用putForNullKey方法,保存null与table第一个位置中,这是HashMap允许key为null的原因 if (key == null) return putForNullKey(value); int hash = sun.misc.Hashing.singleWordWangJenkinsHash(key); //计算key的hash值 int i = indexFor(hash, table.length); //计算key hash 值在 table 数组中的位置 //从i出开始迭代 e,找到 key 保存的位置 for (HashMapEntry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
      Object k; //判断该条链上是否有hash值相同的(key相同) //若存在相同,则直接覆盖value,返回旧value if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
        V oldValue = e.value;//旧值 = 新值 e.value = value;
        e.recordAccess(this); return oldValue;//返回覆盖后的旧值 }
    } //修改次数增加1 modCount++; //将key、value添加至i位置处 addEntry(hash, key, value, i); return null;
  }

put过程分析:这篇文章http://www.cnblogs.com/chenssy/p/3521565.html总结的可以。

put过程结论:
当我们想一个HashMap中添加一对key-value时,系统首先会计算key的hash值,然后根据hash值确认在table中存储的位置。若该位置没有元素,则直接插入。否则迭代该处元素链表并依此比较其key的hash值。如果两个hash值相等且key值相等(e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))),则用新的Entry的value覆盖原来节点的value。如果两个hash值相等但key值不等 ,则将该节点插入该链表的链头。

void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) { //获取bucketIndex处的Entry Entry<K, V> e = table[bucketIndex]; //将新创建的 Entry 放入 bucketIndex 索引处,并让新的 Entry 指向原来的 Entry  table[bucketIndex] = new Entry<K, V>(hash, key, value, e); //若HashMap中元素的个数超过极限了,则容量扩大两倍 if (size++ >= threshold)
      resize(2 * table.length);
  }

这个方法中有两点需要注意:

一是链的产生。这是一个非常优雅的设计。系统总是将新的Entry对象添加到bucketIndex处。如果bucketIndex处已经有了对象,那么新添加的Entry对象将
指向原有的Entry对象,形成一条Entry链,但是若bucketIndex处没有Entry对象,也就是e==null,那么新添加的Entry对象指向null,也就不会产生Entry链了。

二、扩容问题。
随着HashMap中元素的数量越来越多,发生碰撞的概率就越来越大,所产生的链表长度就会越来越长,这样势必会影响HashMap的速度,为了保证HashMap的效率,系统必须要在某个临界点进行扩容处理。该临界点在当HashMap中元素的数量等于table数组长度*加载因子。但是扩容是一个非常耗时的过程,因为它需要重新计算这些数据在新table数组中的位置并进行复制处理。所以如果我们已经预知HashMap中元素的个数,那么预设元素的个数能够有效的提高HashMap的性能。

读取实现:get(key)
相对于HashMap的存而言,取就显得比较简单了。通过key的hash值找到在table数组中的索引处的Entry,然后返回该key对应的value即可。

public V get(Object key) { // 若为null,调用getForNullKey方法返回相对应的value if (key == null) return getForNullKey(); // 根据该 key 的 hashCode 值计算它的 hash 码  int hash = hash(key.hashCode()); // 取出 table 数组中指定索引处的值 for (Entry<K, V> e = table[indexFor(hash, table.length)]; e != null; e = e.next) {
      Object k; //若搜索的key与查找的key相同,则返回相对应的value if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) return e.value;
    } return null;
  }

在不断的向HashMap里put数据时,当达到一定的容量限制时(这个容量满足这样的一个关系时候将会扩容:HashMap中的数据量>容量*加载因子,而HashMap中默认的加载因子是0.75),HashMap的空间将会扩大;扩大之前容量的2倍 :resize(newCapacity)

int newCapacity = table.length;//赋值数组长度 newCapacity <<= 1;//x2 if (newCapacity > table.length)
 resize(newCapacity);//调整HashMap大小容量为之前table的2倍

这也就是重点所在,为什么在Android上需要使用SparseArray和ArrayMap代替HashMap,主要原因就是Hashmap随着数据不断增多,达到最大值时,需要扩容,而且扩容的大小是之前的2倍.

SparseArray

SparseArray.java 源码
SparseArray比HashMap更省内存,在某些条件下性能更好,主要是因为它避免了对key的自动装箱(int转为Integer类型),它内部则是通过两个数组来进行数据存储的,一个存储key,另外一个存储value,为了优化性能,它内部对数据还采取了压缩的方式来表示稀疏数组的数据,从而节约内存空间,我们从源码中可以看到key和value分别是用数组表示:

private int[] mKeys;//int 类型key数组 private Object[] mValues;//value数组

构造函数:
SparseArray():默认容量10;
SparseArray(int initialCapacity):指定特定容量的SparseArray

public SparseArray() { this(10);
  } public SparseArray(int initialCapacity) { if (initialCapacity == 0) { //判断传入容量值 mKeys = EmptyArray.INT;
      mValues = EmptyArray.OBJECT;
    } else { //不为0初始化key value数组 mValues = ArrayUtils.newUnpaddedObjectArray(initialCapacity);
      mKeys = new int[mValues.length];
    }
    mSize = 0;//mSize赋值0 }

从上面创建的key数组:SparseArray只能存储key为int类型的数据,同时,SparseArray在存储和读取数据时候,使用的是二分查找法;

/** * 二分查找,中间位置的值与需要查找的值循环比对 * 小于:范围从mid+1 ~ h1 * 大于:范围从0~mid-1 * 等于:找到值返回位置mid */ static int binarySearch(int[] array, int size, int value) { int lo = 0; int hi = size - 1; while (lo <= hi) { 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 }

SparseArray存取数据

SparseArray的put方法:

public void put(int key, E value) { int i = ContainerHelpers.binarySearch(mKeys, mSize, key);//二分查找数组mKeys中key存放位置,返回值是否大于等于0来判断查找成功 if (i >= 0) { //找到直接替换对应值 mValues[i] = value;
    } else { //没有找到 i = ~i;//i按位取反得到非负数 if (i < mSize && mValues[i] == DELETED) { //对应值是否已删除,是则替换对应键值 mKeys[i] = key; 
        mValues[i] = value; return;
      } if (mGarbage && mSize >= mKeys.length) { //当mGarbage == true 并且mSize 大于等于key数组的长度 gc(); //调用gc回收 // Search again because indices may have changed. i = ~ContainerHelpers.binarySearch(mKeys, mSize, key);
      } //最后将新键值插入数组,调用 GrowingArrayUtils的insert方法: mKeys = GrowingArrayUtils.insert(mKeys, mSize, i, key);
      mValues = GrowingArrayUtils.insert(mValues, mSize, i, value);
      mSize++;
    }
    }

下面进去看看 GrowingArrayUtils的insert方法有什么扩容的;

public static <T> T[] insert(T[] array, int currentSize, int index, T element) {
    assert currentSize <= array.length; if (currentSize + 1 <= array.length) { //小于数组长度 System.arraycopy(array, index, array, index + 1, currentSize - index); array[index] = element; return array;
     } //大于数组长度需要进行扩容 T[] newArray = (T[]) Array.newInstance(array.getClass().getComponentType(),
    growSize(currentSize));//扩容规则里面就一句三目运算:currentSize <= 4 ? 8 : currentSize * 2;(扩容2倍) System.arraycopy(array, 0, newArray, 0, index);
    newArray[index] = element;
    System.arraycopy(array, index, newArray, index + 1, array.length - index); return newArray;
  }

SparseArray的get(key)方法:

public E get(int key) { return get(key, null);//调用get(key,null)方法 } public E get(int key, E valueIfKeyNotFound) { int i = ContainerHelpers.binarySearch(mKeys, mSize, key);//二分查找key if (i < 0 || mValues[i] == DELETED) { //没有找到,或者已经删除返回null return valueIfKeyNotFound;
    } else { //找到直接返回i位置的value值 return (E) mValues[i];
    }
  }

SparseArray在put添加数据的时候,会使用二分查找法和之前的key比较当前我们添加的元素的key的大小,然后按照从小到大的顺序排列好,所以,SparseArray存储的元素都是按元素的key值从小到大排列好的。
而在获取数据的时候,也是使用二分查找法判断元素的位置,所以,在获取数据的时候非常快,比HashMap快的多,因为HashMap获取数据是通过遍历Entry[]数组来得到对应的元素。

SparseArray应用场景:

虽说SparseArray性能比较好,但是由于其添加、查找、删除数据都需要先进行一次二分查找,所以在数据量大的情况下性能并不明显,将降低至少50%。

满足下面两个条件我们可以使用SparseArray代替HashMap:

  • 数据量不大,最好在千级以内
  • key必须为int类型,这中情况下的HashMap可以用SparseArray代替:

ArrayMap

ArrayMap是一个

public class ArrayMap<K, V> extends SimpleArrayMap<K, V> implements Map<K, V> { }

构造函数由父类实现:

public ArrayMap() { super();
  } public ArrayMap(int capacity) { super(capacity);
  } public ArrayMap(SimpleArrayMap map) { super(map);
  }

HashMap内部有一个HashMapEntry[]对象,每一个键值对都存储在这个对象里,当使用put方法添加键值对时,就会new一个HashMapEntry对象,而ArrayMap的存储中没有Entry这个东西,他是由两个数组来维护的,mHashes数组中保存的是每一项的HashCode值,mArray中就是键值对,每两个元素代表一个键值对,前面保存key,后面的保存value。

int[] mHashes;//key的hashcode值 Object[] mArray;//key value数组

这里写图片描述

SimpleArrayMap():创建一个空的ArrayMap,默认容量为0,它会跟随添加的item增加容量。
SimpleArrayMap(int capacity):指定特定容量ArrayMap;
SimpleArrayMap(SimpleArrayMap map):指定特定的map;

public SimpleArrayMap() {
    mHashes = ContainerHelpers.EMPTY_INTS;
    mArray = ContainerHelpers.EMPTY_OBJECTS;
    mSize = 0;
  } ...

ArrayMap 存取

ArrayMap 的put(K key, V value):key 不为null

/** * Add a new value to the array map. * @param key The key under which to store the value. <b>Must not be null.</b> If * this key already exists in the array, its value will be replaced. * @param value The value to store for the given key. * @return Returns the old value that was stored for the given key, or null if there * was no such key. */ public V put(K key, V value) { final int hash; int index; //key 不能为null if (key == null) { //key == null,hash为0  hash = 0; index = indexOfNull();
    } else { //获取key的hash值 hash = key.hashCode(); index = indexOf(key, hash);//获取位置 } //返回index位置的old值 if (index >= 0) { index = (index<<1) + 1; final V old = (V)mArray[index];//old 赋值 value mArray[index] = value; return old;
    } //否则按位取反 index = ~index; //扩容 System.arrayCopy数据 if (mSize >= mHashes.length) { final int n = mSize >= (BASE_SIZE*2) ? (mSize+(mSize>>1))
          : (mSize >= BASE_SIZE ? (BASE_SIZE*2) : BASE_SIZE); if (DEBUG) Log.d(TAG, "put: grow from " + mHashes.length + " to " + n); final int[] ohashes = mHashes; final Object[] oarray = mArray;
      allocArrays(n);//申请数组 if (mHashes.length > 0) { if (DEBUG) Log.d(TAG, "put: copy 0-" + mSize + " to 0");
        System.arraycopy(ohashes, 0, mHashes, 0, ohashes.length);
        System.arraycopy(oarray, 0, mArray, 0, oarray.length);
      }

      freeArrays(ohashes, oarray, mSize);//重新收缩数组,释放空间 } if (index < mSize) { if (DEBUG) Log.d(TAG, "put: move " + index + "-" + (mSize-index)
          + " to " + (index+1));
      System.arraycopy(mHashes, index, mHashes, index + 1, mSize - index);
      System.arraycopy(mArray, index << 1, mArray, (index + 1) << 1, (mSize - index) << 1);
    } //最后 mHashs数组存储key的hash值 mHashes[index] = hash;
    mArray[index<<1] = key;//mArray数组相邻位置存储key 和value值 mArray[(index<<1)+1] = value;
    mSize++; return null;
  }

从最后可以看出:ArrayMap的存储中没有Entry这个东西,他是由两个数组来维护的,mHashes数组中保存的是每一项的HashCode值,mArray中就是键值对,每两个元素代表一个键值对,前面保存key,后面的保存value。

ArrayMap 的get(Object key):从Array数组获得value

/** * Retrieve a value from the array. * @param key The key of the value to retrieve. * @return Returns the value associated with the given key, * or null if there is no such key. */ public V get(Object key) { final int index = indexOfKey(key);//获得key在Array的存储位置 return index >= 0 ? (V)mArray[(index<<1)+1] : null;//如果index>=0 取(index+1)上的value值,否则返回null(从上面put知道array存储是key(index) value(index+1)存储的) }

ArrayMap 和 HashMap区别:

  • 1.存储方式不同
HashMap内部有一个HashMapEntry[]对象,每一个键值对都存储在这个对象里,当使用put方法添加键值对时,就会new一个HashMapEntry对象

ArrayMap的存储中没有Entry这个东西,他是由两个数组来维护的
mHashes数组中保存的是每一项的HashCode值,
mArray中就是键值对,每两个元素代表一个键值对,前面保存key,后面的保存value
  • 2.添加数据时扩容时的处理不一样
HashMap使用New的方式申请空间,并返回一个新的对象,开销会比较大
ArrayMap用的是System.arrayCopy数据,所以效率相对要高。
  • 3、ArrayMap提供了数组收缩的功能,只要判断过判断容量尺寸,例如clear,put,remove等方法,只要通过判断size大小触发到freeArrays或者allocArrays方法,会重新收缩数组,释放空间。

  • 4、ArrayMap相比传统的HashMap速度要慢,因为查找方法是二分法,并且当你删除或者添加数据时,会对空间重新调整,在使用大量数据时,效率低于50%。可以说ArrayMap是牺牲了时间换区空间。但在写手机app时,适时的使用ArrayMap,会给内存使用带来可观的提升。ArrayMap内部还是按照正序排列的,这时因为ArrayMap在检索数据的时候使用的是二分查找,所以每次插入新数据的时候ArrayMap都需要重新排序,逆序是最差情况;

HashMap ArrayMap SparseArray性能测试对比(转载 )

直接看:http://www.jianshu.com/p/7b9a1b386265测试对比

1.插入性能时间对比
这里写图片描述

数据量小的时候,差异并不大(当然了,数据量小,时间基准小,确实差异不大),当数据量大于5000左右,SparseArray,最快,HashMap最慢,乍一看,好像SparseArray是最快的,但是要注意,这是顺序插入的。也就是SparseArray和Arraymap最理想的情况。

这里写图片描述

倒序插入:数据量大的时候HashMap远超Arraymap和SparseArray,也前面分析一致。
当然了,数据量小的时候,例如1000以下,这点时间差异也是可以忽略的。

这里写图片描述

SparseArray在内存占用方面的确要优于HashMap和ArrayMap不少,通过数据观察,大致节省30%左右,而ArrayMap的表现正如前面说的,优化作用有限,几乎和HashMap相同。

2.查找性能对比

这里写图片描述

这里写图片描述

如何选择使用

  • 1.在数据量小的时候一般认为1000以下,当你的key为int的时候,使用SparseArray确实是一个很不错的选择,内存大概能节省30%,相比用HashMap,因为它key值不需要装箱,所以时间性能平均来看也优于HashMap,建议使用!

  • 2.ArrayMap相对于SparseArray,特点就是key值类型不受限,任何情况下都可以取代HashMap,但是通过研究和测试发现,ArrayMap的内存节省并不明显,也就在10%左右,但是时间性能确是最差的,当然了,1000以内的如果key不是int 可以选择ArrayMap。




 推荐知识

 历史版本

修改日期 修改人 备注
2021-02-08 00:18:22[当前版本] 朱凡 创建版本

 附件

附件类型

GIFGIF PNGPNG

知识分享平台 -V 4.8.7 -wcp