一、基本概念

SparseArray的用法和key為int型別，value為Object型別的HashMap相同，和HashMap相比，先簡要介紹一下它的兩點優勢。

記憶體佔用

在 Java&Android 基礎知識梳理(8) - 容器類 我們已經學習過HashMap的內部實現，它內部是採用陣列的形式儲存每個Entry，並採用鏈地址法來解決Hash衝突的問題。但是採用陣列會遇到擴容的問題，預設情況下當陣列內的元素達到loadFactor的時候，會將其擴大為目前大小的兩倍，那麼就有可能造成空間的浪費。

SparseArray雖然也是採用陣列的方式來儲存Key/Value

private int[] mKeys;
private Object[] mValues;
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但是與HashMap使用普通陣列不同，它對存放Value的mValues陣列進行了優化，其建立方式為：

    public SparseArray(int initialCapacity) {
        if (initialCapacity == 0) {
            mKeys = EmptyArray.INT;
            mValues = EmptyArray.OBJECT;
        } else {
            //預設情況下，建立的 initialCapacity 大小為 10。
            mValues = ArrayUtils.newUnpaddedObjectArray(initialCapacity);
            mKeys = new int[mValues.length];
        }
        mSize = 0;
    }
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其中ArrayUtils.newUnpaddedObjectArray(initialCapacity)用於建立優化後的陣列，該方法實際上是一個Native方法，它解決了當陣列中的元素沒有填滿時造成的空間浪費。

在 SparseArray 淺析 一文中介紹了SparseArray對於陣列的優化方式，假設有一個9 x 7的陣列，在一般情況下它的儲存模型可以表示如下：

可以看到這種模型下的陣列當中存在大量無用的0值，記憶體利用率很低。而優化後的方案用兩個部分來表示陣列：

• 第一部分：存放的是陣列的行數、列數、當前陣列中有效元素的個數
• 第二部分：存放的是所有有效元素的行、列數、元素的值

mKeys則是用普通陣列實現的，通過查詢Key值所在的位置，再根據mValues陣列的屬性找到對應元素的行、列值，從而得到對應的元素值。

避免自動裝箱

對於HashMap來說，當我們採用put(1, Object)這樣的形式來放入一個元素時，會進行自動裝箱，即建立一個Integer物件放入到Entry當中。

SparseArray則不會存在這一問題，因為我們宣告的就是int[]型別的mKeys陣列。

二、原始碼解析

2.1 存放過程

    
    public void put(int key, E value) {
        //通過二分查詢法進行查詢插入元素所在位置。
        int i = ContainerHelpers.binarySearch(mKeys, mSize, key);
        //如果大於0，那麼直接插入。
        if (i >= 0) { 
            mValues[i] = value;
        } else {
            //找到插入的位置。
            i = ~i;
            //如果插入的位置之前已經分配，但是該位置上的元素已經被標記為刪除，那麼直接替換。
            if (i < mSize && mValues[i] == DELETED) {
                mKeys[i] = key;
                mValues[i] = value;
                return;
            }
            //首先回收掉之前標記為刪除位置的元素。
            if (mGarbage && mSize >= mKeys.length) {
                gc();

                // Search again because indices may have changed.
                i = ~ContainerHelpers.binarySearch(mKeys, mSize, key);
            }
            //重新分配陣列，並插入新的 Key，Value。
            mKeys = GrowingArrayUtils.insert(mKeys, mSize, i, key);
            mValues = GrowingArrayUtils.insert(mValues, mSize, i, value);
            mSize++;
        }
    }
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2.2 讀取過程

    public E get(int key, E valueIfKeyNotFound) {
        //通過二分查詢，在 Key 陣列中得到對應 Value 的下標。
        int i = ContainerHelpers.binarySearch(mKeys, mSize, key);
        //取出下標對應的元素。
        if (i < 0 || mValues[i] == DELETED) {
            return valueIfKeyNotFound;
        } else {
            return (E) mValues[i];
        }
    }
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2.3 刪除過程

    public void delete(int key) {
        //二分查詢所在位置。
        int i = ContainerHelpers.binarySearch(mKeys, mSize, key);
        //將該位置的元素置為 DELETED，它是內部預先定義好的一個物件。
        if (i >= 0) {
            if (mValues[i] != DELETED) {
                mValues[i] = DELETED;
                mGarbage = true;
            }
        }
    }
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可以看到，在刪除元素的時候，它是用一個空的Object來標記該位置。在合適的時候（例如上面的put方法），才通過下面的gc()方法對mKeys和mValues陣列 重新排列。

   private void gc() {
        int n = mSize;
        int o = 0;
        int[] keys = mKeys;
        Object[] values = mValues;
        for (int i = 0; i < n; 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;
    }
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2.4 二分查詢

    static int binarySearch(int[] array, int size, int value) {
        int lo = 0;
        int hi = size - 1;

        while (lo <= hi) {
            final int mid = (lo + hi) >>> 1;
            final int midVal = array[mid];

            if (midVal < value) {
                lo = mid + 1;
            } else if (midVal > value) {
                hi = mid - 1;
            } else {
                return mid;  // value found
            }
        }
        //如果沒有找到，那麼返回的是低位指標的取反座標。
        return ~lo;  // value not present
    }
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這裡用的是~，由於lo>=0，所以當無法查詢到對應元素的時候，返回值~lo一定<0。（~lo=-(lo+1)）

這也是我們在2.1中看到，為什麼在i>=0時就可以直接替換的原因，因為只要i>=0，就說明之前已經存在一個Key相同的元素了。

而在返回值小於0時，對它再一次取~，就剛好可以得到 要插入的位置。

三、SparseArray 的效率問題

瞭解了SparseArray的原理之後，我們可以分析出有以下幾方面有可能會影響SparseArray插入的效率：

• 插入的效率。插入的效率其實主要跟Key值插入的先後順序有關，假如Key值是按 遞減順序 插入的，那麼每次我們都是在mValues的[0]位置插入元素，這就要求把原來Values和mKeys陣列中[0, xxx]位置元素複製到[1, xxx+1]的位置，而如果是 遞增插入 的則不會存在該問題，直接擴大陣列陣列的範圍之後再插入即可。
• 查詢的效率。這點很明顯，因為採用了二分查詢，如果查詢的Key值位於折半處，那麼將會更快地找到對應的元素。

也就是說SparseArray在插入和查詢上，相對於HashMap並不存在明顯的優勢，甚至在某些情況下，效率還要更差一些。

Google之所以推薦我們使用SparseArray來替換HashMap，是因為在移動端我們的資料集往往都是比較小的，而在這種情況下，這兩者效率的差別幾乎可以忽略。但是在記憶體利用率上，由於採用了優化的陣列結構，並且避免了自動裝箱，SparseArray明顯更高，因此更推薦我們使用SparseArray。

四、SparseArray 的衍生

SparseArray還有幾個衍生的類，它們的基本思想都是一樣的，即：

• 用兩個陣列分別儲存key和value，通過下標管理對映關係。
• 採用二分查詢法查詢現在mKeys陣列中對應找到所在元素的下標，再去mValues陣列中取出元素。

我們在平時使用的時候，可以根據實際的應用場景選取相應的集合型別。

Key 型別不同

假如key為long型：

• LongSparseArray：key為long，value為Object

Value 型別不同

假如key為int，而value為下面三種基本資料型別之一，那麼可以採用以下三種集合來避免value的自動裝箱來進一步優化。

• SparseLongArray：key為int，value為long
• SparseBooleanArray：key為int，value為boolean
• SparseIntArray：key為int，value為int

Key 和 Value 型別都不同

假如key和value都不為基本資料型別，那麼可以採用：

• ArrayMap：key為Object，value為Object