Android数据结构-SparseArray实现原理
SparseArray家族
SparseArray基于键值对存储数据，key为int，value为object，简单使用如下：
//声明
SparseArray<String> sparseArray= new SparseArray<>();
//增加元素，append方式
sparseArray.append(0, "myValue");
//增加元素，put方式
sparseArray.put(1, "myValue");
//删除元素，二者等同
sparseArray.remove(1);
sparseArray.delete(1);
//修改元素，put或者append相同的key值即可
sparseArray.put(1,"newValue");
sparseArray.append(1,"newValue");
//查找，遍历方式1
for(int i=0;i<sparseArray.size();i++){
Log.d(TAG,sparseArray.valueAt(i));
}
//查找，遍历方式2
for(int i=0;i<sparseArray.size();i++){
int key = sparseArray.keyAt(i);
Log.d(TAG,sparseArray.get(key));
}
LongSparseArray 和SparseArray 相比，唯一的不同就是key值为long，所以LongSparseArray可以存储的数据元素就比SparseArray多，int的范围是-2^31 到 231-1，而long是-263 到 2^63-1。
SparseBooleanArray，SparseIntArray，SparseLongArray，这三个数据结构的key值的类型也是int，value值的类型也固定，SparseBooleanArray的value固定为boolean类型，SparseIntArray的value固定为int类型，SparseLongArray的value固定为long类型。
总结一下这四种数据结构的key，value类型：
SparseArray <int, Object>
LongSparseArray <long, Object>
SparseBooleanArray <int, boolean>
SparseIntArray <int, int>
SparseLongArray <int, long>
上述四种数据结构的key类型都是int，而不是Integer，相较于使用HashMap的话，省去了装箱拆箱过程，查询、存储等操作效率更高，而且int的存储开销也远小于Integer。
SparseArray实现原理
SparseArray内部的重要属性：
public class SparseArray<E> implements Cloneable {
private static final Object DELETED = new Object();
private boolean mGarbage = false;
private int[] mKeys;
private Object[] mValues;
private int mSize;
}
DELETED
static final 的一个静态Object实例，当一个键值对被remove后，会在对应key的value下放置该对象，标记该元素已经被删除，只是标记删除，没有真正的删除。
mGarbage
当值为true，标志数据结构中有元素被删除，可以触发gc对无效数据进行回收，真正删除。
mKeys
用于存放Key的数组，通过int[] 进行存储，与HashMap相比减少了装箱拆箱的操作，同时一个int只占4字节；一个重要特点，mKeys的元素是升序排列的，也是基于此，我们才能使用二分查找。
mValues
用于存放与Key对应的Value，通过数组的position 进行映射；如果存放的是int型等，可以用SparseIntArray ，存放的Values也是int数组，性能更高。
mSize
mSize的大小等于数组中mValues的值等于非DELETED的元素个数。
remove方法源码：
public void delete(int key) {
//查找对应key在数组中的下标，如果存在，返回下标，不存在，返回下标的取反；
int i = ContainerHelpers.binarySearch(mKeys, mSize, key);
//key存在于mKeys数组中，将元素删除，用DELETED替换原value，起标记作用；
if (i >= 0) {
if (mValues[i] != DELETED) {
mValues[i] = DELETED;
mGarbage = true;
}
}
}
/**
* @hide
* Removes the mapping from the specified key, if there was any, returning the old value.
*/
public E removeReturnOld(int key) {
int i = ContainerHelpers.binarySearch(mKeys, mSize, key);
if (i >= 0) {
if (mValues[i] != DELETED) {
final E old = (E) mValues[i];
mValues[i] = DELETED;
mGarbage = true;
return old;
}
}
return null;
}
/**
* Alias for {@link #delete(int)}.
*/
public void remove(int key) {
delete(key);
}
二分查找：
class ContainerHelpers {
// This is Arrays.binarySearch(), but doesn't do any argument validation.
//第一个参数array为keys的数组，第二个为数组中元素个数（与keys的length不一定相等），第三个value为目标的key
static int binarySearch(int[] array, int size, int value) {
//lo为二分查找的左边界
int lo = 0;
//hi为二分查找的右边界
int hi = size - 1;
//还没找到，继续查找
while (lo <= hi) {
//左边界+右边界处以2，获取到mid 的index
final int mid = (lo + hi) >>> 1;
//获取中间元素
final int midVal = array[mid];
// 目标key在右部分 。。。。感觉这部分太简单了
if (midVal < value) {
lo = mid + 1;
} else if (midVal > value) {
hi = mid - 1;
} else {
//相等，找到了，返回key对应在array的下标；
return mid; // value found
}
}
//没有找到该元素，对lo取反！！！！！很重要
return ~lo; // value not present
}
该方法是通过二分查找返回了当前key的对应于mKeys数组的下标，如果没有找到，就返回一个特殊的负数。二分法返回的数值如果非负数，我们则对其所对应的value进行替换成DELETED，用于标记该key已经被删除，但是key仍然存在于mKeys数组，因此删除是一个伪删除同时，我们将garbage赋值true，代表数组中可能存在垃圾。
put方法源码：
public void put(int key, E value) {
int i = ContainerHelpers.binarySearch(mKeys, mSize, key);
//原来已经有key，可能是remove后，value存放着DELETED，也可能是存放旧值，那么就替换
if (i >= 0) {
mValues[i] = value;
} else {
//没有找到，对i取反，得到i= lo（ContainerHelpers.binarySearch）
i = ~i;
//如果i小于数组长度，且mValues==DELETED(i对应的Key被延迟删除了)
if (i < mSize && mValues[i] == DELETED) {
//直接取代，实现真实删除原键值对
mKeys[i] = key;
mValues[i] = value;
return;
}
//数组中可能存在延迟删除元素且当前数组长度满，无法添加
if (mGarbage && mSize >= mKeys.length) {
//真实删除，将所有延迟删除的元素从数组中清除；
gc();
//清除后重新确定当前key在数组中的目标位置；
// Search again because indices may have changed.
i = ~ContainerHelpers.binarySearch(mKeys, mSize, key);
}
//不存在垃圾或者当前数组仍然可以继续添加元素，不需要扩容，则将i之后的元素全部后移，数组中仍然存在被DELETED的垃圾key；
mKeys = GrowingArrayUtils.insert(mKeys, mSize, i, key);
mValues = GrowingArrayUtils.insert(mValues, mSize, i, value);
//新元素添加成功，潜在可用元素数量+1
mSize++;
}
}
put方法也调用了ContainerHelpers.binarySearch方法先进行查找，查找到大于0，则在数组中找到了对应的key，此时，直接将value进行替换即可；如果没有找到，返回的是~lo，将i取反后，此时i就是我们需要插入的位置。
此刻，我们找到了i，就是目标位置，如果没有设置延迟删除（DELETED），那么由于数组的特点，我们需要将i序号之后的数组后移，这样就会产生一个较大的性能损耗；，但是如果我们设置了延迟删除且mValue[i]上当前的元素恰巧为DELETED,那么此时我们可以用当前的key替换原来mKeys的key，且用当前value替换DELETED；这样就成功避免了一次数组的迁移操作。
但是事情不可能永远凑巧，如果，i上的元素并非恰好被删除呢？那么此时我们会判断mGarbage，如果为true那么我们执行一次gc，将无效数据移除，再进行一次二分查找，然后将i之后的数据全部后移，将当前key插入；如果mGarbage为false，那么证明其中的数据全部存在，因此不需要gc，直接进行元素插入并将数组后移。
Get方法源码：
public E get(int key) {
return get(key, null);
}
/**
* Gets the Object mapped from the specified key, or the specified Object
* if no such mapping has been made.
*/
@SuppressWarnings("unchecked")
public E get(int key, E valueIfKeyNotFound) {
int i = ContainerHelpers.binarySearch(mKeys, mSize, key);
if (i < 0 || mValues[i] == DELETED) {
return valueIfKeyNotFound;
} else {
return (E) mValues[i];
}
}
与HashMap做比较
1、key类型都是int，而不是Integer，相较于使用HashMap的话，省去了装箱拆箱过程，查询、存储等操作效率更高，而且int的存储开销也远小于Integer
2、使用二分查找法判断元素的位置，所以，在获取数据的时候非常快，时间复杂度为O(lgN)，比HashMap快的多，因为HashMap获取数据是通过遍历Entry[]数组来得到对应的元素。
3、使用场景
虽说SparseArray性能比较好，但是由于其添加、查找、删除数据都需要先进行一次二分查找，所以在数据量大的情况下性能并不明显，将降低至少50%。满足下面两个条件我们可以使用SparseArray代替HashMap：
a：数据量不大，最好在千级以内，如果在数据量比较大时，它的性能将退化至少50%。
b：key必须为int类型，这中情况下的HashMap可以用SparseArray代替。
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