Android数据结构优化教程

ArrayList与LinkedList

• ArrayList查找快，增删慢，内部为数组，连续空间，地址带顺序查找修改快，增加，删除底层为System.copy操作，而copy为循环赋值，末尾添加删除不受影响。
• LinkedList增删快，查找慢，内部操作node，是链表，插入删除只操作该节点的头尾指针即可，内存不连续，查找是轮询的方式，使用的for循环耗时操作。查找修改慢

选择方式：数据不进行大量增删，只按顺序排列显示用ArrayList如listview，recycleview；显示的数据包含用户可以进行删除操作，使用LinkedList；

HashMap：1.7之前android24之前使用的数组保存，数组的构造使用的链表，数组（ArrayList） + 链表，整体为一个数组，数组内每一个元素，为链表，数组和链表共同构成一个节点；1.8之后，除了数组和链表外还有红黑树(二叉树，平衡二叉树)，LinkedHASPMap双向指针。

1.7：

transient Entry[] table = (Entry<K,V>[]) EMPTY_TABLE;

如何保证K:V唯一对应，查看put（）方法

public V put(K key, V value) {
    if (table == EMPTY_TABLE) {
        inflateTable(threshold);
    }
    if (key == null)
        return putForNullKey(value);
    int hash = hash(key);
    int i = indexFor(hash, table.length);
    for (Entry<K, V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
        Object k;
        if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
            V oldValue = e.value;
            e.value = value;
            e.recordAccess(this);
            return oldValue;
        }
    }
    modCount++;	
    addEntry(hash, key, value, i);
    return null;
}

final int hash(Object k) {
        int h = hashSeed;
        if (0 != h && k instanceof String) {
            return sun.misc.Hashing.stringHash32((String) k);
        }
        h ^= k.hashCode();
        h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
        return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
    }

    static int indexFor(int h, int length) {
        return h & (length-1);
    }

void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
    	//sizi大于阈值 2倍扩容	
        if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) {
            resize(2 * table.length);
            hash = (null != key) ? hash(key) : 0;
            bucketIndex = indexFor(hash, table.length);
        }
        createEntry(hash, key, value, bucketIndex);
    }

void createEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {  
        Entry<K,V> e = table[bucketIndex]; 
        table[bucketIndex] = new Entry<>(hash, key, value, e);
        size++;
    }  

put过程：k为object类型，根据k找到int类型的hashcode，装箱过程，table []大小未知，根据hashcode % table的length求模运算，得到范围0-length-1，求模运算等价于位运算，源码中使用的是位运算，更快，往JVM转为字节码时速度更快，这时得到下标index即源码中的i，通过下标i找到要操作的位置，完成k的任务。然后进行 addEntry(hash, key, value, i);调用了createEntry方法，先把下标i记录成e，然后使用HashMapEntry赋值，new一个新的节点，新节点指向e，再把新节点赋值给table[bucketIndex]即头插法，将新节点放到i的位置。

put: k:Object -> hashcode :int -> (hashcode % length) == (h & (length -1))-> :0~length-1 index;

哈希碰撞：得到index的过程是hash运算的位移运算（求模），求模是多对一的过程，多对一的过程，hashcode1 hashcode2 会得到相同的index，于是出现了哈希碰撞（哈希冲突），hashmap提供了解决碰撞的方法：链表法，将新加入的的节点作为下一个节点的next节点。

cpu：所有操作都是位运算，其中最快的就是 位置，&或|运算而不是+

查看get（）方法

public V get(Object key) {   
    if (key == null)   
        return getForNullKey();   
    int hash = hash(key.hashCode());   
    for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)];   
        e != null;   
        e = e.next) {   
        Object k;   
        if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k)))   
            return e.value;   
    }   
    return null;   
}

类似get（）先找到index ，然后轮询table[]这个位置的链表。

扩容问题：

加载因子：final float loadFactor = 0.75；（这个表超过百分之多少开始扩容）

阈值： 0.75f*16(length)=12;element（所有存的元素）>12即扩容，

默认hashmap大小：16，即new Hashmap（）内的table[16]，大小需为2的次幂

扩容的意义：0.6-0.75做加载因子最合适，数学家测试的结果。提升效率，当一个表全部冲突的时候效率最低退化成单链表，增删高效，查找低。避免冲突，长度更大，冲突的可能性更低

addEntry时如果大于阈值2倍扩容，调用resize（）

void resize(int newCapacity) {
    Entry[] oldTable = table;
    int oldCapacity = oldTable.length;
    if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {
        threshold = Integer.MAX_VALUE;
        return;
    }
    Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];
    transfer(newTable);//用来将原先table的元素全部移到newTable里面
    table = newTable;  //再将newTable赋值给table
    threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);//重新计算临界值
}

扩容的时候对hasp表进行转移transfer

void transfer(Entry[] newTable, boolean rehash) {
        int newCapacity = newTable.length;
        //遍历旧表
        for (Entry<K,V> e : table) {
            //将所有的节点进行hash运算
            while(null != e) {
                Entry<K,V> next = e.next;
                if (rehash) {
                    e.hash = null == e.key ? 0 : hash(e.key);
                }
                int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
                e.next = newTable[i];
                newTable[i] = e;
                e = next;
            }
        }
    }

扩容耗性能，避免扩容，创建时应该评估hash表的大小，（大小/0.75+1），如何保证大小为2的次幂，这就和put时有关。表空时调用inflateTable(threshold);

privatehttp://www.devze.com void inflateThttp://www.devze.comable(int toSize) {
    // Find a power of 2 >= toSize
    int capacity = roundUpToPowerOf2(toSize);
    threshold = (int) Math.min(capacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);
    table = new Entry[capacity];
    initHashSeedAsNeeded(capacity);//初始化hashSeed变量
}
private static int roundUpToPowerOf2(int number) {
    // assert number >= 0 : "number must be non-negative";
    return number >= MAXIMUM_CAPACITY
        ? MAXIMUM_CAPACITY
        : (number > 1) ? Integer.highestOneBit((number - 1) << 1) : 1;
}

会进行运算，转为最近的2的次幂。hash表真正的初始化是在put的时候，而不是new的时候。

初始化：put时候，防止创建未用，再put时，才真正初始化

大小为2的次幂原因：保证h & (length -1)运算，如 16开发者_Go学习-1的二进制位:1111,32-1为：11111,如果不是2的次幂，如length为10，length-1为9，二进制为：1001，进行与运算后只有最高位和最低位起作用，2的次幂的话，起作用的值更多，碰撞的可能性更低

例子：

hashmap有阈值，25%的内存浪费 空间换时间，尤其扩容的时候，如果多1个节点就扩容了两倍。

安卓中出现了SparseArray：使用双数组，一个存key 一个存value

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;

key为int类型，value对object

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++;
    }
}

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
}

寻找key使用二分查找，找到该插入的index后，后续的元素使用arraycopy。

内存节约，速度不会慢，使用的二分查找，一个一个放for循环放入，乱序二分。越用越快，remove的时候，把移除的下标标记为delet，下次插入到这里，直接放，不要数组位移。空间复用，效率更高。

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);
}

缺点：key只能是int值

ArrayMap：HashMap + SparseArray思想

@Override
    public V put(K key, V value) {
        //当前容量
        final int osize = mSize;
        //key的散列值
        final int hash;
        //key的hash所在的下标
        int index;
        if (key == null) {
            //key为空hash值为0
            hash = 0;
            //找到key的hash值的下标
            index = indexOfNull();
        } else {
            //key的hash值
            hash = mIdentityHashCode ? System.identityHashCode(key) : key.hashCode();
            // 找到key的hash值的下标
            index = indexOf(key, hash);
        }
        if (index >= 0) {
            //当前要添加的元素已经存在，则直接进行替换操作
            index = (index<<1) + 1;
            final V old = (V)mArray[index];
            mArray[index] = value;
            return old;
        }
        //取反得到要添加元素的位置
        index = ~index;
        if (osize >= mHashes.length) {
            //扩容新的容量
            final int n = osize >= (BASE_SIZE*2) ? (osize+(osize>>1))
                    : (osize >= BASE_SIZE ? (BASE_SIZE*2) : BASE_SIZE);
            if (DEBUG) Log.d(TAG, "put: grow from " + mHashes.length + " to " + n);
            //原hash数组
            final int[] ohashes = mHashes;
            //原散列表
            final Object[] oarray = mArray;
            //扩容操作
            allocArrays(n);
            if (CONCURRENT_MODIFICATION_EXCEPTIONS && osize != mSize) {
                throw new ConcurrentModificationException();
            }
            if (mHashes.length > 0) {
                if (DEBUG) Log.d(TAG, "put: copy 0-" + osize + " to 0");
                //将原数组中的拷贝回新数组中
                System.arraycopy(ohashes, 0, mHashes, 0, ohashes.length);
                System.arraycopy(oarray, 0, mArray, 0, oarray.length);
            }
            //回收释放操作
            freeArrays(ohashes, oarray, osize);
        }
        if (index < osize) {
            if (DEBUG) Log.d(TAG, "put: move " + index + "-" + (osize-index)
                    + " to " + (index+1));
            //将index处（含index）及其之后的数据往后移
            System.arraycopy(mHashes, index, mHashes, index + 1, osize - index);
            System.arraycopy(mArray, index << 1, mArray, (index + 1) << 1, (mSize - index) << 1);
        }
        if (CONCURRENT_MODIFICATION_EXCEPTIONS) {
            if (osize != mSize || index >= mHashes.length) {
                throw new ConcurrentModificationException();
            }
        }
        //将数据添加到index处
        mHashes[index] = hash;
        mArray[index<<1] = key;
        mArray[(index<<1)+1] = value;
        mSize++;
        return null;
    }
private void allocArrays(final int size) {
        if (mHashes == EMPTY_IMMUTABLE_INTS) {
            //扩容时如果mHashes 是不可变的，则抛出异常
            throw new UnsupportedOperationException("ArrayMap is immutable");
        }
        if (size == (BASE_SIZE*2)) {
            //如果扩容容量为8（BASE_SIZE=4）
            synchronized (ArrayMap.class) {
                if (mTwiceBaseCache != null) {
                    /**
                      如果当前有容量为8的int缓存可复用数组和容量为16的object缓存可复用数组，则复用这些数组，而不重新new
                     */
                    final Object[] array = mTwiceBaseCache;
                    mArray = array;
                    mTwiceBaseCache = (Object[])array[0];
                    mHashes = (int[])array[1];
                    array[0] = array[1] = null;
                    mTwiceBaseCacheSize--;
                    if (DEBUG) Log.d(TAG, "Retrieving 2x cache " + mHashes
                            + " now have " + mTwiceBaseCacheSize + " entries");
                    return;
                }
            }
       编程 } else if (size == BASE_SIZE) {
             //如果扩容容量为4（BASE_SIZE=4）
            synchronized (ArrayMap.class) {
                if (mBaseCache != null) {
                    /**
                      如果当前有容量为4的int缓存可复用数组和容量为8的object缓存可复用数组，则复用这些数组，而不重新new
                     */
                    final Object[] array = mBaseCache;
                    mArray = array;
                    mBaseCache = (Object[])array[0];
                    mHashes = (int[])array[1];
                    array[0] = array[1] = null;
                    mBaseCacheSize--;
                    if (DEBUG) Log.d(TAG, "Retrieving 1x cache " + mHashes
                            + " now have " + mBaseCacheSize + " entries");
                    return;
                }
            }
        }
        mHash编程客栈es = new int[size];
        mArray = new Object[size<<1];
    }
    private static void freeArrays(final int[] hashes, final Object[] array, final int size) {
        if (hashes.length == (BASE_SIZE*2)) {
            //如果当前容量为8（BASE_SIZE=4）
            synchronized (ArrayMap.class) {
                if (mTwiceBaseCacheSize < CACHE_SIZE) {
                    //缓存当前数组，并将数组下标为2之后的数据设置为null
                    array[0] = mTwiceBaseCache;
                    array[1] = hashes;
                    for (int i=(size<<1)-1; i>=2; i--) {
                        array[i] = null;
                    }
                    mTwiceBaseCache = array;
                    mTwiceBaseCacheSize++;
                    if (DEBUG) Log.d(TAG, "Storing 2x cache " + array
                            + " now have " + mTwiceBaseCacheSize + " entries");
                }
            }
        } else if (jshashes.length == BASE_SIZE) {
            //如果当前容量为4（BASE_SIZE=4）
            synchronized (ArrayMap.class) {
                //缓存当前数组，并将数组下标为2之后的数据设置为null
                if (mBaseCacheSize < CACHE_SIZE) {
                    array[0] = mBaseCache;
                    array[1] = hashes;
                    for (int i=(size<<1)-1; i>=2; i--) {
                        array[i] = null;
                    }
                    mBaseCache = array;
                    mBaseCacheSize++;
                    if (DEBUG) Log.d(TAG, "Storing 1x cache " + array
                            + " now have " + mBaseCacheSize + " entries");
                }
            }
        }
    }

 @Override
  public V get(Object key) {
        //取得key的hashcode所在mHashes的下标,
        final int index = indexOfKey(key);
        /**
        根据mArray的数据存储结构，得知mHashes的 下标*2  (index << 1)便得到其对应元素在mArray的起始下标，第一个是key，第二个是value
        */
        return index >= 0 ? (V)mArray[(index<<1)+1] : null;
  }
public int indexOfKey(Object key) {
        return key == null ? indexOfNull()
                : indexOf(key, mIdentityHashCode ? System.identityHashCode(key) : key.hashCode());
}
int indexOf(Object key, int hash) {
        final int N = mSize;
        // Important fast case: if nothing is in here, nothing to look for.
        if (N == 0) {
            return ~0;
        }
        //二分法找到hash所在的下标
        int index = binarySearchHashes(mHashes, N, hash);
        // If the hash code wasn't found, then we have no entry for this key.
        if (index < 0) {
            //没找到，直接返回
            return index;
        }
        // If the key at the returned index matches, that's what we want.
        if (key.equals(mArray[index<<1])) {
            //如果hash下标对应mArray中的key与要找的key相等，直接返回当前下标
            return index;
        }
        //出现冲突处理方案
        //遍历当前index之后元素，找到匹配的key所在的下标
        // Search for a matching key after the index.
        int end;
        for (end = index + 1; end < N && mHashes[end] == hash; end++) {
            if (key.equals(mArray[end << 1])) return end;
        }
        //遍历当前index之前元素，找到匹配的key所在的下标
        // Search for a matching key before the index.
        for (int i = index - 1; i >= 0 && mHashes[i] == hash; i--) {
            if (key.equals(mArray[i << 1])) return i;
        }
        // Key not found -- return negative value indicating where a
        // new entry for this key should go.  We use the end of the
        // hash chain to reduce the number of array entries that will
        // need to be copied when inserting.
        return ~end;
}

遇到hash冲突使用追加的方式，冲突时候index累加的方式。

性能提升： 空间和时间的选择问题

到此这篇关于Android数据结构优化教程的文章就介绍到这了,更多相关Android数据结构内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！