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在Android開發時，我們使用的大部分都是Java的api，比如HashMap這個api，使用率非常高，但是對于android這種對內存非常敏感的移動平臺，很多時候使用一些java的api并不能達到更好的性能，相反反而更消耗內存，所以針對Android這種移動平臺，也推出了更符合自己的api，比如SparseArray、ArrayMap用來代替HashMap在有些情況下能帶來更好的性能提升。
介紹它們之前先來介紹一下HashMap的內部存儲結構，就明白為什么推薦使用SparseArray和ArrayMap
HashMap內部是使用一個默認容量為16的數組來存儲數據的，而數組中每一個元素卻又是一個鏈表的頭結點，所以，更準確的來說，HashMap內部存儲結構是使用哈希表的拉鏈結構（數組+鏈表），如圖：
這種存儲數據的方法叫做拉鏈法
且每一個結點都是Entry類型，那么Entry是什么呢？我們來看看HashMap中Entry的屬性：
finalK key;V value;finalinthash;HashMapEntry next;
從中我們得知Entry存儲的內容有key、value、hash值、和next下一個Entry，那么，這些Entry數據是按什么規則進行存儲的呢？就是通過計算元素key的hash值，然后對HashMap中數組長度取余得到該元素存儲的位置，計算公式為hash(key)%len，比如：假設hash(14)=14,hash(30)=30,hash(46)=46，我們分別對len取余，得到
hash(14)%16=14，hash(30)%16=14，hash(46)%16=14，所以key為14、30、46的這三個元素存儲在數組下標為14的位置，如：
從中可以看出，如果有多個元素key的hash值相同的話，后一個元素并不會覆蓋上一個元素，而是采取鏈表的方式，把之后加進來的元素加入鏈表末尾，從而解決了hash沖突的問題，由此我們知道HashMap中處理hash沖突的方法是鏈地址法，在此補充一個知識點，處理hash沖突的方法有以下幾種：
開放地址法
再哈希法
鏈地址法
建立公共溢出區
講到這里，重點來了，我們知道HashMap中默認的存儲大小就是一個容量為16的數組，所以當我們創建出一個HashMap對象時，即使里面沒有任何元素，也要分別一塊內存空間給它，而且，我們再不斷的向HashMap里put數據時，當達到一定的容量限制時（這個容量滿足這樣的一個關系時候將會擴容：HashMap中的數據量>容量*加載因子，而HashMap中默認的加載因子是0.75），HashMap的空間將會擴大，而且擴大后新的空間一定是原來的2倍，我們可以看put()方法中有這樣的一行代碼：
int newCapacity=oldCapacity * 2;
1
1
所以，重點就是這個，只要一滿足擴容條件，HashMap的空間將會以2倍的規律進行增大。假如我們有幾十萬、幾百萬條數據，那么HashMap要存儲完這些數據將要不斷的擴容，而且在此過程中也需要不斷的做hash運算，這將對我們的內存空間造成很大消耗和浪費，而且HashMap獲取數據是通過遍歷Entry[]數組來得到對應的元素，在數據量很大時候會比較慢，所以在Android中，HashMap是比較費內存的，我們在一些情況下可以使用SparseArray和ArrayMap來代替HashMap。
SparseArray比HashMap更省內存，在某些條件下性能更好，主要是因為它避免了對key的自動裝箱（int轉為Integer類型），它內部則是通過兩個數組來進行數據存儲的，一個存儲key，另外一個存儲value，為了優化性能，它內部對數據還采取了壓縮的方式來表示稀疏數組的數據，從而節約內存空間，我們從源碼中可以看到key和value分別是用數組表示：
privateint[] mKeys;privateObject[] mValues;
我們可以看到，SparseArray只能存儲key為int類型的數據，同時，SparseArray在存儲和讀取數據時候，使用的是二分查找法，我們可以看看：
public void put(int key, E value) {? ? ? ? int i = ContainerHelpers.binarySearch(mKeys, mSize, key);...} public E get(int key, E valueIfKeyNotFound) {? ? ? ? int i = ContainerHelpers.binarySearch(mKeys, mSize, key);...}
也就是在put添加數據的時候，會使用二分查找法和之前的key比較當前我們添加的元素的key的大小，然后按照從小到大的順序排列好，所以，SparseArray存儲的元素都是按元素的key值從小到大排列好的。
而在獲取數據的時候，也是使用二分查找法判斷元素的位置，所以，在獲取數據的時候非常快，比HashMap快的多，因為HashMap獲取數據是通過遍歷Entry[]數組來得到對應的元素。
publicvoidput(intkey, Evalue)
publicvoidremove(intkey)
or
publicvoiddelete(intkey)
其實remove內部還是通過調用delete來刪除數據的
publicEget(intkey)
or
publicEget(intkey, E valueIfKeyNotFound)
該方法可設置如果key不存在的情況下默認返回的value
在此之外，SparseArray還提供了兩個特有方法，更方便數據的查詢：
獲取對應的key：
publicintkeyAt(intindex)
獲取對應的value：
publicEvalueAt(intindex)
雖說SparseArray性能比較好，但是由于其添加、查找、刪除數據都需要先進行一次二分查找，所以在數據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：
數據量不大，最好在千級以內
key必須為int類型，這中情況下的HashMap可以用SparseArray代替：
HashMap map =newHashMap<>();用SparseArray代替:SparseArray array =newSparseArray<>();
這個api的資料在網上可以說幾乎沒有，然并卵，只能看文檔了
ArrayMap是一個<key,value>映射的數據結構，它設計上更多的是考慮內存的優化，內部是使用兩個數組進行數據存儲，一個數組記錄key的hash值，另外一個數組記錄Value值，它和SparseArray一樣，也會對key使用二分法進行從小到大排序，在添加、刪除、查找數據的時候都是先使用二分查找法得到相應的index，然后通過index來進行添加、查找、刪除等操作，所以，應用場景和SparseArray的一樣，如果在數據量比較大的情況下，那么它的性能將退化至少50%。
publicVput(K key, Vvalue)
publicVget(Objectkey)
publicV remove(Objectkey)
1
1
它和SparseArray一樣同樣也有兩個更方便的獲取數據方法：
publicKkeyAt(intindex)publicVvalueAt(intindex)
數據量不大，最好在千級以內
數據結構類型為Map類型
ArrayMaparrayMap = new ArrayMap<>();
【注】：如果我們要兼容aip19以下版本的話，那么導入的包需要為v4包
import android.support.v4.util.ArrayMap;
SparseArray和ArrayMap都差不多，使用哪個呢？
假設數據量都在千級以內的情況下：
1、如果key的類型已經確定為int類型，那么使用SparseArray，因為它避免了自動裝箱的過程，如果key為long類型，它還提供了一個LongSparseArray來確保key為long類型時的使用
2、如果key類型為其它的類型，則使用ArrayMap
