Android应用性能优化之使用SparseArray替代HashMap

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。

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;
}

相应的也有SparseBooleanArray，用来取代HashMap<Integer, Boolean>，SparseIntArray用来取代HashMap<Integer, Integer>，大家有兴趣的可以研究。
总结：SparseArray是android里为<Interger,Object>这样的Hashmap而专门写的类,目的是提高效率，其核心是折半查找函数（binarySearch）。在Android中，当我们需要定义

HashMap<Integer, E> hashMap = new HashMap<Integer, E>();

时，我们可以使用如下的方式来取得更好的性能。

SparseArray<E> sparseArray = new SparseArray<E>();