SparseArray Family 使用效率

使用优化过的数据结构来保存数据是Android性能优化的步骤之一，最典型的就是使用SparseArray Family (SparseArray、ArrayMap....)，使用教程：英文-官方教程Android Performance Patterns和中文-Android性能优化典范第三季。但是在使用SparseArray Family 时有几点是需要注意的，否则没有办法发挥出SparseArray Family 优秀的性能。

1. SparseArray Family 不适宜在大数据量上使用（1000+之后）.
2. SparseArray Family 在小数据量时效果不明显（十几，几十个时）.
3. 映射型的数据结构.
4. 不能序列化.

下面就通过测试用例来说明不同数据量时SparseArray Family 的使用效率。
由于SparseArray Family 的内部结构同ArrayMap 相似，仅以ArrayMap作为测试数据结构。

一、查询

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测试用例：遍历数据集，并打印出Value值：

arrayMap = new ArrayMap<>();
hashMap = new HashMap<>();
int count = 9000;    // set what you want
for (int i = 0; i < count; i++){ 
  arrayMap.put(String.valueOf(i), String.valueOf(i));    
  hashMap.put(String.valueOf(i), String.valueOf(i));
}
//Query
long currentTime = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i < arrayMap.size(); i+=2){
  Log.d("test", "array map value: " + arrayMap.get(String.valueOf(i)));
}
long finishTime = System.currentTimeMillis();
Log.d("test", "arrayMap time: " + (finishTime - currentTime));
currentTime = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i < hashMap.size(); i+=2){    
  Log.d("test", "hash map value: " + hashMap.get(String.valueOf(i)));
}
finishTime = System.currentTimeMillis();
Log.d("test", "hashMap time: " + (finishTime - currentTime));

数据量	ArrayMap	HashMap
15	0	0
600	4	5
1400	10	11
9000	90	61

测试结果（耗时，单位：毫秒）：

数据量	ArrayMap	HashMap
15	0	0
600	4	5
1400	10	11
9000	90	61

为什么我发不出表格？

由此说明，在数据量较小时，查询效率基本没有区别，而大数据量时，SparseArray Family 和 ArrayMap 的查询效率比传统数据结构更差。

二、插入删除

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测试用例：遍历数据集，删除Key为偶数的数据，同时打印所删除数据的Value值：

arrayMap = new ArrayMap<>();
hashMap = new HashMap<>();
int count = 9000;    //set what you want
for (int i = 0; i < count; i++){ 
  arrayMap.put(String.valueOf(i), String.valueOf(i));    
  hashMap.put(String.valueOf(i), String.valueOf(i));
}
//Remove
long currentTime = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i < count; i+=2){
  Log.d("test", "array map value: " + arrayMap.remove(String.valueOf(i)));
}
long finishTime = System.currentTimeMillis();
Log.d("test", "arrayMap time: " + (finishTime - currentTime));
currentTime = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i < count; i+=2){    
  Log.d("test", "hash map value: " + hashMap.remove(String.valueOf(i)));
}
finishTime = System.currentTimeMillis();
Log.d("test", "hashMap time: " + (finishTime - currentTime));

数据量	ArrayMap	HashMap
15	0	0
800	9	9
1300	22	11
9000	305	80

测试结果（耗时，单位：毫秒）：

数据量	ArrayMap	HashMap
15	0	0
800	9	9
1300	22	11
9000	305	80

为什么我发不出表格？

可以看到，在大数量时，SparseArray Family 同传统数据结构相比较时，在插入删除方面的性能更差，因此，不要在大数量时使用SparseArray Family的数据结构。

总结：当然，SparseArray Family最大的优势在于节省了大量的内存空间，详见stackoverflow上的讨论 SparseArray vs HashMap.