SparseArray替代HashMap来提高性能

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SparseArray是 Android框架独有的类,在标准的JDK中不存在这个类。它要比 HashMap 节省内存,某些情况下比HashMap性能更好,按照官方问答的解释,主要是因为SparseArray不需要对key和value进行auto- boxing(将原始类型封装为对象类型,比如把int类型封装成Integer类型),结构比HashMap简单(SparseArray内部主要使用 两个一维数组来保存数据,一个用来存key,一个用来存value)不需要额外的额外的数据结构(主要是针对HashMap中的HashMapEntry 而言的)。是骡子是马得拉出来遛遛,下面我们就通过几段程序来证明SparseArray在各方面表现如何,下面的试验结果时在我的Hike X1(Android 4.2.2)手机上运行得出的。

代码1:

int MAX = 100000;
long start = System.currentTimeMillis(); 
HashMap<Integer, String> hash = new HashMap<Integer, String>();
for (int i = 0; i < MAX; i++) {
hash.put(i, String.valueOf(i));
}
long ts = System.currentTimeMillis() - start;

代码2:

int MAX = 100000;
long start = System.currentTimeMillis(); 
SparseArray<String> sparse = new SparseArray<String>(); 
for (int i = 0; i < MAX; i++) {
sparse.put(i, String.valueOf(i));
}
long ts = System.currentTimeMillis() - start;

我们分别在long start处和long ts处设置断点,然后通过DDMS工具查看内存使用情况。

代码1中,我们使用HashMap来创建100000条数据,开始创建前的系统内存情况为: SparseArray替代HashMap来提高性能

创建HashMap之后,应用内存情况为: SparseArray替代HashMap来提高性能 可见创建HashMap用去约 13.2M内存。

再看 代码2,同样是创建100000条数据,我们用SparseArray来试试,开始创建前的内存使用情况为: SparseArray替代HashMap来提高性能

创建SparseArray之后的情况: SparseArray替代HashMap来提高性能 创建SparseArray共用去 8.626M内存。

可见使用 SparseArray 的确比 HashMap 节省内存,大概节省 35%左右的内存。


我们再比较一下插入数据的效率如何,我们在加两段代码(主要就是把插入顺序变换一下,从大到小插入):

代码3:

int MAX = 100000;
long start = System.currentTimeMillis(); 
HashMap<Integer, String> hash = new HashMap<Integer, String>(); 
for (int i = 0; i < MAX; i++) {
hash.put(MAX - i -1, String.valueOf(i)); 
} 
long ts = System.currentTimeMillis() - start;

代码4:

int MAX = 100000; 
long start = System.currentTimeMillis(); 
SparseArray<String> sparse = new SparseArray<String>();
for (int i = 0; i < MAX; i++) {
sparse.put(MAX - i -1, String.valueOf(i)); 
}
long ts = System.currentTimeMillis() - start;

我们分别把这4代码分别运行5次,对比一下ts的时间(单位毫秒):

# 代码1 代码2 代码3 代码4
1 10750ms 7429ms 10862ms 90527ms
2 10718ms 7386ms 10711ms 87990ms
3 10816ms 7462ms 11033ms 88259ms
4 10943ms 7386ms 10854ms 88474ms
5 10671ms 7317ms 10786ms 90630ms

通过结果我们看出,在正序插入数据时候,SparseArray比HashMap要快一些;HashMap不管是倒序还是正序开销几乎是一样的;但是SparseArray的倒序插入要比正序插入要慢10倍以上,这时为什么呢?我们再看下面一段代码:

代码5:

SparseArray<String> sparse = new SparseArray<String>(3); sparse.put(1, "s1"); 
sparse.put(3, "s3"); 
sparse.put(2, "s2");

我们在Eclipse的debug模式中,看Variables窗口,如图: SparseArray替代HashMap来提高性能

及时我们是按照1,3,2的顺序排列的,但是在SparseArray内部还是按照正序排列的,这时因为SparseArray在检索数据的时候使用的是二分查找,所以每次插入新数据的时候SparseArray都需要重新排序,所以代码4中,逆序是最差情况。


下面我们在简单看下检索情况:

代码5:

long start4search = System.currentTimeMillis(); 
for (int i = 0; i < MAX; i++) {
hash.get(33333); //针对固定值检索
}
long end4search = System.currentTimeMillis() - start4search;

代码6:

long start4search = System.currentTimeMillis(); 
for (int i = 0; i < MAX; i++) {
hash.get(i); //顺序检索
}
long end4search = System.currentTimeMillis() - start4search;

代码7:

long start4search = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i < MAX; i++) {
sparse.get(33333); //针对固定值检索
} 
long end4search = System.currentTimeMillis() - start4search;

代码8:

long start4search = System.currentTimeMillis(); 
for (int i = 0; i < MAX; i++) {
sparse.get(i); //顺序检索
}
long end4search = System.currentTimeMillis() - start4search;

表1:

# 代码5 代码6 代码7 代码8
1 4072ms 4318ms 3442ms 3390ms
2 4349ms 4536ms 3402ms 3420ms
3 4599ms 4203ms 3472ms 3376ms
4 4149ms 4086ms 3429ms 3786ms
5 4207ms 4219ms 3439ms 3376ms

代码9,我们试一些离散的数据。

//使用Foo为了避免由原始类型被自动封装(auto-boxing,比如把int类型自动转存Integer对象类型)造成的干扰。
class FOO{
Integer objKey;
int intKey;
}
...
int MAX = 100000;
HashMap<Integer, String> hash = new HashMap<Integer, String>();
SparseArray<String> sparse = new SparseArray<String>();
for (int i = 0; i < MAX; i++) {
hash.put(i, String.valueOf(i));
sparse.put(i, String.valueOf(i));
}
List<FOO> keylist4search = new ArrayList<FOO>();
for (int i = 0; i < MAX; i++) {
FOO f = new FOO();
f.intKey = i;
f.objKey = Integer.valueOf(i);
keylist4search.add(f);
}
long start4search = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i < MAX; i++) {
hash.get(keylist4search.get(i).objKey);
}
long end4searchHash = System.currentTimeMillis() - start4search;
long start4search2 = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i < MAX; i++) {
sparse.get(keylist4search.get(i).intKey);
}
long end4searchSparse = System.currentTimeMillis() - start4search2;

代码9,运行5次之后的结果如下:

表2:

# end4searchHash end4searchSparse
1 2402ms 4577ms
2 2249ms 4188ms
3 2649ms 4821ms
4 2404ms 4598ms
5 2413ms 4547ms

从上面两个表中我们可以看出,当SparseArray中存在需要检索的下标时,SparseArray的性能略胜一筹(表1)。但是当检索的下标 比较离散时,SparseArray需要使用多次二分检索,性能显然比hash检索方式要慢一些了(表2),但是按照官方文档的说法性能差异不是很大,不 超过50%( For containers holding up to hundreds of items, the performance difference is not significant, less than 50%.)

总体而言,在Android这种内存比CPU更金贵的系统中,能经济地使用内存还是上策,何况SparseArray在其他方面的表现也不算差(另外,SparseArray删除数据的时候也做了优化——使用了延迟整理数组的方法,可参考官方文档SparseArray,读者可以自行把代码9中的hash.get和sparse.get改成hash.remove和sparse.delete试试,你会发现二者的性能相差无几)。而且,使用SparseArray代替HashMap也是官方推荐的做法,在Eclipse中也会提示你优先使用SparseArray,如图: SparseArray替代HashMap来提高性能

另外,我们还可以用 LongSparseArray来替代HashMap。SparseBooleanArray来替代HashMap。

原文地址: http://android-performance.com/android/2014/02/10/android-sparsearray-vs-hashmap.html
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