android sparsearray 排序,Android SparseArray 源码详解

快来打我* 2022-10-05 15:59 149阅读 0赞

在Android开发中如果使用key为Integer的HashMap，就会出现黄色警告，提示使用SparseArray，SparseArray具有比HashMap更高的内存使用效率，我们在前面的《Android HashMap源码详解》中提到，HashMap的存储方式是数组加链表，今天要分析的SparseArray是使用纯数组的形式存储。我们先来看其中的一个构造方法public SparseArray(int initialCapacity) \{

if (initialCapacity == 0) \{

mKeys = ContainerHelpers.EMPTY\_INTS;

mValues = ContainerHelpers.EMPTY\_OBJECTS;

\} else \{

initialCapacity = ArrayUtils.idealIntArraySize(initialCapacity);

mKeys = new int\[initialCapacity\];

mValues = new Object\[initialCapacity\];

mSize = 0;

先给一个初始空间的大小，默认的是10，但是这个最终空间大小是由计算得到的最理想的大小，public static int idealIntArraySize(int need) \{

return idealByteArraySize(need \* 4) / 4;

public static int idealByteArraySize(int need) \{

for (int i = 4; i

if (need <= (1 <

return (1 <

return need;

这就是他所谓的理想大小，不过一直没看明白他为什么要这样计算。

我们先来看一下gc()这个方法private void gc() \{

// Log.e("SparseArray", "gc start with " + mSize);

int n = mSize;

int o = 0;

int\[\] keys = mKeys;

Object\[\] values = mValues;

for (int i = 0; i

Object val = values\[i\];

if (val != DELETED) \{

if (i != o) \{

keys\[o\] = keys\[i\];

values\[o\] = val;

values\[i\] = null;

o++;

mGarbage = false;

mSize = o;

// Log.e("SparseArray", "gc end with " + mSize);

这个方法很简单，就是把元素重新排放，如果之前有删除的，就把后面的挪到前面，删除之后就会标注为DELETED，我们主要看一下put(int key, E value)方法/\*\*

\* Adds a mapping from the specified key to the specified value,

\* replacing the previous mapping from the specified key if there

\* was one.

\*/

public void put(int key, E value) \{

//通过二分法查找

int i = ContainerHelpers.binarySearch(mKeys, mSize, key);

if (i >= 0) \{

//如果找到，说明这个key是存在的，替换就行了。

mValues\[i\] = value;

\} else \{

//如果没找到就取反，binarySearch方法没找到返回的是大于key所在下标的取反，在这里再取反

//返回的正好是大于key所在下标的值

i = ~i;

//首先说明一点，是有的key值存放的时候都是排序好的，如果当前存放的key大于数组中最大的key

//那么这时的i肯定是大于mSize的，在这里i小于mSize说明这里的key是小于mKeys\[\]中的最大值的，

//如果mValue\[i\]被删除了，就把当前的key和value放入其中，在这里举个例子，比如下面的数组

//\{1,3,7,9,13,16,22\}如果key为7通过二分法查找得到的i为2，如果key为8则得到的i为-4，通过取反

//为3，在下标为3的位置如果被删除了就用当前的值替换掉

if (i

mKeys\[i\] = key;

mValues\[i\] = value;

return;

//如果当前下标为i的没有被删除，就会执行下面的代码。如果对数据进行了操作，就是mGarbage为true，

//并且当前的数据已经满了就调用gc()，然后再重新查找，因为gc之后数据的位置可能会有变化，所以要

//必须重新查找

if (mGarbage && mSize >= mKeys.length) \{

gc();

// Search again because indices may have changed.

i = ~ContainerHelpers.binarySearch(mKeys, mSize, key);

//当目前空间满了以后需要重新计算最理想的数组大小，然后再对数组进行扩容。

if (mSize >= mKeys.length) \{

int n = ArrayUtils.idealIntArraySize(mSize + 1);

int\[\] nkeys = new int\[n\];

Object\[\] nvalues = new Object\[n\];

// Log.e("SparseArray", "grow " + mKeys.length + " to " + n);

System.arraycopy(mKeys, 0, nkeys, 0, mKeys.length);

System.arraycopy(mValues, 0, nvalues, 0, mValues.length);

mKeys = nkeys;

mValues = nvalues;

//这里的i有可能是上面重新查找的i，根据上面的二分法查找如果等于mSize，说明当前的key比mKeys中的任何

//值都要大，肯定要按顺序放在mKeys数组中最大值的后面，如果不等于，说明当前的key应该放到mKeys数组中

//间下标为i的位置，需要对当前大于key的值向后移一位。

if (mSize - i != 0) \{

// Log.e("SparseArray", "move " + (mSize - i));

System.arraycopy(mKeys, i, mKeys, i + 1, mSize - i);

System.arraycopy(mValues, i, mValues, i + 1, mSize - i);

//存放数据

mKeys\[i\] = key;

mValues\[i\] = value;

mSize++;

我们再来看一下上面提到的binarySearch(int\[\] array, int size, int value)方法static int binarySearch(int\[\] array, int size, int value) \{

int lo = 0;

int hi = size - 1;

while (lo <= hi) \{

int mid = (lo + hi) >>> 1;

int midVal = array\[mid\];

if (midVal

lo = mid + 1;

\} else if (midVal > value) \{

hi = mid - 1;

\} else \{

return mid;  // value found

return ~lo;  // value not present  \}

这就是二分法查找，前提是数组必须是排序好的并且是升序排列，原理就是通过循环用当前的value和数组中间的值进行比较，如果小于就在前半部分查找，如果大于就在后半部分查找。最后如果找到就返回所在的下标，如果没有就返回一个负数。剩下的remove(int

key)方法和delete(int

key)方法都很简单，删除的时候只是把他的value置为DELETED就可以了，这里就不在介绍。下面我们再来介绍最后一个方法append(int

key, E value)/\*\*

\* Puts a key/value pair into the array, optimizing for the case where

\* the key is greater than all existing keys in the array.

\*/  public void append(int key, E value) \{

if (mSize != 0 && key <= mKeys\[mSize - 1\]) \{

put(key, value);

return;

if (mGarbage && mSize >= mKeys.length) \{

gc();

int pos = mSize;

if (pos >= mKeys.length) \{

int n = ArrayUtils.idealIntArraySize(pos + 1);

int\[\] nkeys = new int\[n\];

Object\[\] nvalues = new Object\[n\];

// Log.e("SparseArray", "grow " + mKeys.length + " to " + n);

System.arraycopy(mKeys, 0, nkeys, 0, mKeys.length);

System.arraycopy(mValues, 0, nvalues, 0, mValues.length);

mKeys = nkeys;

mValues = nvalues;

mKeys\[pos\] = key;

mValues\[pos\] = value;

mSize = pos + 1;

通过上面的注释我们知道如果当前的key比mKeys中的任何一个都大时，使用这个方法比put方法效率更好一些，这个方法和put差不多，put方法的key可以是任何值，但append方法的key值更偏向于大于mKeys的最大值，如果小于就会调用put方法。

android sparsearray 排序,Android SparseArray 源码详解

发表评论取消回复

还没有评论，来说两句吧...

相关阅读

相关 SparseArray 源码分析

相关 SparseArray 和 HashMap区别

相关 android sparsearray 排序,Android SparseArray 源码详解

相关 Android应用性能优化之使用SparseArray替代HashMap

相关 Android应用性能优化之使用SparseArray替代HashMap

相关 Android--SparseArray替代HashMap

相关【Java源码分析】Android-SparseArray源码分析

相关 Java SparseArray

相关 Android学习笔记之性能优化SparseArray

相关 Android学习笔记之性能优化SparseArray