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HashMap，ArrayMap，SparseArray源碼分析及性能對比
jjlanbupt 關註
2016.06.03 20:19* 字數 2165 閱讀 7967評論 13喜歡 43
ArrayMap及SparseArray是android的系統API，是專門為移動設備而定制的。用於在一定情況下取代HashMap而達到節省內存的目的。
一.源碼分析(由於篇幅限制，源碼分析部分會放在單獨的文章中)
二.實現原理及數據結構對比
三.性能測試對比
四.總結
一.源碼分析
稍後會在下一篇文章中補充（都寫在一篇，篇幅太長了）
二.實現原理及數據結構對比
1. hashMap
從hashMap的結構中可以看出，首先對key值求hash，根據hash結果確定在table數組中的位置，當出現哈希沖突時采用開放鏈地址法進行處理。Map.Entity的數據結構如下：
static class HashMapEntry<K, V> implements Entry<K, V> {
final K key;
V value;
final int hash;
HashMapEntry<K, V> next;
}
具體的hashmap源碼細節會在其他文章中進行分析，這裏可以看出來的是，從空間的角度分析，HashMap中會有一個利用率不超過負載因子（默認為0.75）的table數組，其次，對於HashMap的每一條數據都會用一個HashMapEntry進行記錄，除了記錄key，value外，還會記錄下hash值，及下一個entity的指針。
2.ArrayMap
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ArrayMap利用兩個數組，mHashes用來保存每一個key的hash值，mArrray大小為mHashes的2倍，依次保存key和value。源碼的細節方面會在下一篇文章中說明。現在我們先拋開細節部分，只看關鍵語句：
mHashes[index] = hash;
mArray[index<<1] = key;
mArray[(index<<1)+1] = value;
相信看到這大家都明白了原理了。但是它怎麽查詢呢？答案是二分查找。當插入時，根據key的hashcode()方法得到hash值，計算出在mArrays的index位置，然後利用二分查找找到對應的位置進行插入，當出現哈希沖突時，會在index的相鄰位置插入。
總結一下，空間角度考慮，ArrayMap每存儲一條信息，需要保存一個hash值，一個key值，一個value值。對比下HashMap 粗略的看，只是減少了一個指向下一個entity的指針。還有就是節省了一部分可見空間上的內存節省也不是特別明顯。是不是這樣呢？後面會驗證。
時間效率上看，插入和查找的時候因為都用的二分法，查找的時候應該是沒有hash查找快，插入的時候呢，如果順序插入的話效率肯定高，但如果是隨機插入，肯定會涉及到大量的數組搬移，數據量大，肯定不行，再想一下，如果是不湊巧，每次插入的hash值都比上一次的小，那就得次次搬移，效率一下就扛不住了的感腳。
3.SparseArray
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sparseArray相對來說就簡單的多了，但是不要以為它可以取代前兩種，sparseArray只能在key為int的時候才能使用，註意是int而不是Integer，這也是sparseArray效率提升的一個點，去掉了裝箱的操作!。
因為key為int也就不需要什麽hash值了，只要int值相等，那就是同一個對象，簡單粗暴。插入和查找也是基於二分法，所以原理和Arraymap基本一致，這裏就不多說了。
總結一下：空間上對比，與HashMap，去掉了Hash值的存儲空間，沒有next的指針占用，還有其他一些小的內存占用，看著節省了不少。
時間上對比：插入和查找的情形和Arraymap基本一致，可能存在大量的數組搬移。但是它避免了裝箱的環節，不要小看裝箱過程，還是很費時的。所以從源碼上來看，效率誰快，就看數據量大小了。
好啦，說半天都是分析，下面來點實際的，用數據說話！
三.性能測試對比
我們從插入和查詢兩方面來比對試試看。
1.插入性能時間對比
測試代碼：
long start = System.currentTimeMillis();
Map<Integer, String> hash = new HashMap<Integer, String>();
for (int i = 0; i < MAX; i++) {
hash.put(i, i+"");
}
long ts = System.currentTimeMillis() - start;
就貼這一段吧，其他兩段代碼無非就是把HashMap換掉，通過改變Max值就行對比。
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分析：從結果上來看，數據量小的時候，差異並不大（當然了，數據量小，時間基準小，內容太多,就不貼數據表了，確實差異不大），當數據量大於5000左右，SparseArray，最快，HashMap最慢，乍一看，好像SparseArray是最快的，但是要註意，這是順序插入的。也就是SparseArray和Arraymap最理想的情況。
來個逆序插入的試試
long start = System.currentTimeMillis();
HashMap<Integer, String> hash = new HashMap<Integer, String>();
for (int i = 0; i < MAX; i++) {
hash.put(MAX-1-i, i+"");
}
long ts = System.currentTimeMillis() - start;
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分析：從結果上來看，果然，HashMap遠超Arraymap和SparseArray，也前面分析一致。
當然了，數據量小的時候，例如1000以下，這點時間差異也是可以忽略的。
下面來看看空間對比：先說一下測試方法，因為測試內存，所以尤其要註意的一點，就是測試的過程不要發生GC，如果發生了GC，那數據就不準了，想了想，用了個比較簡單的方法：
Runtime.getRuntime().totalMemory()//獲取應用已經申請到的總的內存
Runtime.getRuntime().freeMemory()//獲取應用內存的free部分
兩個方法的差值就是應用已經使用的內存部分。
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值得註意的是當MAX值很大的時候，可能在代碼執行過程發生GC，此時可以同時用Android Monitor的Memory窗口監視內存，沒有發生gc的過程結果才有效。假設數據量比較大的時候，每測完一次手動GC一次，這樣基本上每次都能測試成功；因為數據量也不是特別大，只有很少一部分情況測試過程會發生GC，所以也沒有去進一步探究其他方式，比如設置虛擬機參數來延長GC時間，有空了可以搞一下。上數據：
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可見，SparseArray在內存占用方面的確要優於HashMap和ArrayMap不少，通過數據觀察，大致節省30%左右，而ArrayMap的表現正如前面說的，優化作用有限，幾乎和HashMap相同。
2.查找性能對比
long start = System.currentTimeMillis();
SparseArray<String> hash = new SparseArray<String>();
for (int i = 0; i < MAX; i++) {
hash.get(i);
}
long ts = System.currentTimeMillis() - start;
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發現SparseArray比HashMap要快，和前面假設的不符，二分查找難道比Hash快？
再一想，因為用這樣的代碼測試有點不公平，因為SparseArray沒有裝箱，HashMap有個裝箱的過程，似乎不太公平。那麽想個辦法再來測試下，
ArrayList<IntEntity> intEntityList=new ArrayList<IntEntity>();
private void boxing(){
for(int i=0;i<MAX;i++){
IntEntity entity=new IntEntity();
entity.i1=i;
entity.i2=Integer.valueOf(i);
intEntityList.add(entity);
}
}
class IntEntity{
int i1;
Integer i2;
}
給HashMap和ArrayMap的時候給它提前裝箱，這樣似乎公平些。
long start = System.currentTimeMillis();
HashMap<Integer, String> hash = new HashMap<Integer, String>();
for (int i = 0; i < MAX; i++) {
// hash.get(i);
hash.get(intEntityList.get(i).i2);
}
long ts = System.currentTimeMillis() - start;
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果然結果不一樣了，HashMap才是查詢最快的，這才符合邏輯嘛，但是我們正常用的時候是不管裝不裝箱的，所以綜合起來還是使用SparseArray效率最高。
扯了這麽多，終於到了該總結的時候了。
四、總結
1.在數據量小的時候一般認為1000以下，當你的key為int的時候，使用SparseArray確實是一個很不錯的選擇，內存大概能節省30%，相比用HashMap，因為它key值不需要裝箱，所以時間性能平均來看也優於HashMap,建議使用！
2.ArrayMap相對於SparseArray，特點就是key值類型不受限，任何情況下都可以取代HashMap,但是通過研究和測試發現，ArrayMap的內存節省並不明顯，也就在10%左右，但是時間性能確是最差的，當然了，1000以內的數據量也無所謂了，加上它只有在API>=19才可以使用，個人建議沒必要使用！還不如用HashMap放心。估計這也是為什麽我們再new一個HashMap的時候google也沒有提示讓我們使用的原因吧。
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