虽然类名叫“稀疏数组”,但它其实非常“紧实”。这一篇将会通过分析
SparseArray
的源码来展现这个类的矛盾之处。
(ps: 下文中的 粗斜体字 表示引导源码阅读的内心戏)
还记得分析RecyclerView缓存机制中提到的SparseArray
吗?当时只知道它是一个存放键值对的容器。RecyclerView
的回收池使用它按ViewType
分类存放被回收的ViewHolder
。 HashMap
也存放键值对,为啥RecyclerView
不用 HashMap
?
带着这个疑问,点开SparseArray.java
,一探究竟:
/** * SparseArrays map integers to Objects. Unlike a normal array of Objects, * there can be gaps in the indices. It is intended to be more memory efficient * than using a HashMap to map Integers to Objects, both because it avoids * auto-boxing keys and its data structure doesn‘t rely on an extra entry object * for each mapping. * SparseArrays建立int值和Object之间的关系 * 不同于一般的数组对象,SparseArray数组对象间不会存在空隙 * 相对于HashMap<Integer,Object>更加节省内存,因为避免了键自动装箱以及创建Entry实体 * * <p>Note that this container keeps its mappings in an array data structure, * using a binary search to find keys. The implementation is not intended to be appropriate for * data structures * that may contain large numbers of items. It is generally slower than a traditional * HashMap, since lookups require a binary search and adds and removes require inserting * and deleting entries in the array. For containers holding up to hundreds of items, * the performance difference is not significant, less than 50%.</p> * SparseArrays将键值对保存在数组中并通过二分查找键值。所以在数据量很大的时候速度较慢。 */public class SparseArray<E> implements Cloneable { ... }
读完这段注释好像已经回答了刚才的问题:因为SparseArray
相较于HashMap
有更好的空间性能。而且RecyclerView
回收池中每种viewType
默认最多存放5个ViewHolder
。少量数据也正好可以忽略SparseArray
在性能上的劣势。
取值
好奇 SparseArray
是如何做到用时间换空间的?容器类必然会提供存和取的操作,就以取操作为切入点,一探究竟:
public class SparseArray<E> implements Cloneable { //存储键的数组 private int[] mKeys; //存储值的数组 private Object[] mValues; /** * Gets the Object mapped from the specified key, or <code>null</code> * if no such mapping has been made. * 根据给定的key取对应value,如果没有取到则返回null */ 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. * 根据给定的key取对应value */ @SuppressWarnings("unchecked") public E get(int key, E valueIfKeyNotFound) { //用二分查找获取值的索引 int i = ContainerHelpers.binarySearch(mKeys, mSize, key); if (i < 0 || mValues[i] == DELETED) { return valueIfKeyNotFound; } else { //成功获取值 return (E) mValues[i]; } } }class ContainerHelpers { // This is Arrays.binarySearch(), but doesn’t do any argument validation. //二分查找 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]; //递增序列 if (midVal < value) { lo = mid + 1; } else if (midVal > value) { hi = mid - 1; } else { return mid; // value found } } //若查找失败,则将索引置反(变为负数) return ~lo; // value not present } }
看到这里可以做一个阶段性总结:
SparseArray
用两个长度相同的数组分别存储键和值,键是int
类型的,值是Object
类型的。而且一对键值在各自数组中的索引相同。取值算法如下:按键取值时,会二分查找键数组。若找到,则用相同的索引去值数组取出值。
不由得产生一个疑问:键数组可以使用二分法查找,难道它是有序的吗?看下存值逻辑是否能找到更多线索。
存值
public class SparseArray<E> implements Cloneable { /** * Adds a mapping from the specified key to the specified value, * replacing the previous mapping from the specified key if there * was one. * 存值,相同键的新值会覆盖旧值 */ public void put(int key, E value) { //用二分查找获得键索引(键在键数组中的位置) int i = ContainerHelpers.binarySearch(mKeys, mSize, key); //1.若找到键索引(表示该键已存在),则用新值覆盖旧值 if (i >= 0) { mValues[i] = value; } //若未找到存储索引,则存储新值 else { //将负值索引恢复成正值(二分查找失败时会取反) i = ~i; //2.若目标插入位置是待删除位,则复用待删除位 if (i < mSize && mValues[i] == DELETED) { mKeys[i] = key; mValues[i] = value; return; } //当键数组满了且存在待删除位时,压缩数组 if (mGarbage && mSize >= mKeys.length) { gc(); // Search again because indices may have changed. //压缩数组产生了数组挪动,索引会改变,所以重新查找一遍以获新目标插入位置 i = ~ContainerHelpers.binarySearch(mKeys, mSize, key); } //3.插入到新的位置 mKeys = GrowingArrayUtils.insert(mKeys, mSize, i, key); mValues = GrowingArrayUtils.insert(mValues, mSize, i, value); //有效键值对+1 mSize++; } } }
存值时通过二分查找确定存入位置,如果每次存入的键都是新的,那每次查找必然失败,但查找失败返回的索引值(取反后)正是遵守了原有序列的顺序产生的应该被插入新键的位置。所以,刚才的疑问解决了:键数组是有序的,且是递增的。
在获得目标插入位置后,分为三种情况:
1. 新值覆盖旧值
在键数组中二分查找给定键值,如果返回的索引大于0,则表示找到相同的键。直接将新值赋值给值数组的对应位置,覆盖掉旧值。
2. 复用待删除位
如果二分查找失败,表示给定键是一个新的键。如果新键对应的索引位是一个待删除位,则将新值存入该位置,以复用该待删除位。待删除位是啥?,看一下删除操作 SparseArray.delete()
:
public class SparseArray<E> implements Cloneable { ... //用于标记某一位置的键值对已经被删除(假删) private static final Object DELETED = new Object(); /** * Removes the mapping from the specified key, if there was any. * 删除键值对 */ public void delete(int key) { //获得待删除位置 int i = ContainerHelpers.binarySearch(mKeys, mSize, key); if (i >= 0) { //将值数组中对应位置标记为待删除 if (mValues[i] != DELETED) { mValues[i] = DELETED; //打开回收开关 mGarbage = true; } } } }
删除键值对时并没有真正的删除,而是标记为删除(此处并没有将mSize--),但标记的后果是数组会变得“稀疏”,即有效键值对不是一个挨着一个,他们会被待删除键值对分割。
想想也对,数组的删除操作是费时的,因为需要整体挪动数组覆盖待删除位。想必在未来的某个时刻应该会执行一次真正的删除。
所以存值的第二种情况是:当待删除位还没来得及真正删除时被复用了。
3. 插入新位置
当给定键是一个新的键且其对应的索引位已经被其他键值所占用了,即发生了冲突(HashMap
的解决方案是“拉链法”,相同键的值被组织在一个链表结构中),SparseArray
通过挪动数组来解决冲突:
public final class GrowingArrayUtils { /** * Primitive int version of {@link #insert(Object[], int, int, Object)}. * 数组插入操作 * @param array 数组 * @param currentSize 当前有效元素个数 * @param index 待插入位置 * @param element 带插入元素 * @return */ public static int[] insert(int[] array, int currentSize, int index, int element) { assert currentSize <= array.length; //1.如果array数组可以容纳下一个新元素,则将给定元素插入到指定位置 //并将原本该位置以后的元素整体往后平移一个位置 if (currentSize + 1 <= array.length) { System.arraycopy(array, index, array, index + 1, currentSize - index); array[index] = element; return array; } //2.如果array容纳不下,则将数组扩容 //构造比老数组更大的新数组 int[] newArray = ArrayUtils.newUnpaddedIntArray(growSize(currentSize)); //将老数组中带插入位置前的所有数据复制到新数组 System.arraycopy(array, 0, newArray, 0, index); //将新元素插入到待插入位置 newArray[index] = element; //将老数组中带插入位置后的所有元素复制到新数组 System.arraycopy(array, index, newArray, index + 1, array.length - index); return newArray; } //扩容算法 public static int growSize(int currentSize) { return currentSize <= 4 ? 8 : currentSize * 2; } }
其实除了发生冲突,还有另一种情况(注释中第2点):原本的键数组满了。这种情况下只能通过数组扩容才能存取新的值。
紧致
刚才跳过了一个步骤(它是“紧致”的关键),即将新的键值插入到数组之前,还有一个回收操作SparseArray.gc()
,点进去看看:
public class SparseArray<E> implements Cloneable { //压缩键数组和值数组,将待删除索引位覆盖(将数组中的空隙填满) private void gc() { // Log.e("SparseArray", "gc start with " + mSize); int n = mSize; //待删除位索引 int o = 0; int[] keys = mKeys; Object[] values = mValues; //遍历值数组 for (int i = 0; i < n; i++) { Object val = values[i]; if (val != DELETED) { if (i != o) { //将后面的有效键值对往前挪覆盖待删除位 keys[o] = keys[i]; values[o] = val; values[i] = null; } o++; } } //压缩完之后 标记不需要再被压缩 直到下次键值对被删除后出现了空位 mGarbage = false; //有效键值对个数再一次符合事实(当发生删除操作后,mSize会偏大) mSize = o; } }
一图胜千言:
假设当前
SparseArray
中有4个键值对,此时mSize=4
,如下所示:
0 | 1 | 2 | 3 | |
---|---|---|---|---|
mKeys | 55 | 57 | 58 | 60 |
mValues | A | B | D | F |
删除第二个后,此时
mSize=4
:
0 | 1 | 2 | 3 | |
---|---|---|---|---|
mKeys | 55 | 57 | 58 | 60 |
mValues | A | DELETE | D | F |
执行
SparseArray.gc()
后,此时mSize=3
:
0 | 1 | 2 | 3 | |
---|---|---|---|---|
mKeys | 55 | 58 | 60 | 60 |
mValues | A | D | F | null |
虽然经过SparseArray.gc()
后,数组末尾会出现两个相同的键,但这不会影响下一次二分查找,因为二分查找的终点是mSize-1
。
“紧致”是相对于“稀疏”来说的,当从SparseArray
删除键值对,SparseArray
中存储键值对的两个数组就变得“稀疏”,“紧致”就是覆盖掉待删除键值对,让有效键值对重新挨个排在一起,这样二叉查找效率更高。
SparseArray.gc()
中运用了两个索引,分别是i
和o
。如果把遍历值数组比作跑步,那这两个索引就是两个选手,它们同时从起点出发。不同的是,每当遇到待删除坑位,o
就会停下来,而i
总是一往直前,所以i
一直领先于o
,当i
找到有效键值对时,会将其覆盖到o
的位置,然后o
才向前进一步。通过这样的算法,就实现了将数组后面的内容往前挪覆盖掉待删位。
所以,明明很紧致,却偏偏要取一个稀疏的名字,这是一个充满矛盾的类。
总结
SparseArray
用于存放键值对,键是int
,值是Object
。它比HashMap
更节省空间,但速度更慢。SparseArray
用两个长度相等的数组分别存储键和值,同一个键值对所在两个数组中的索引相等。SparseArray
中存放键的数组是递增序列SparseArray
删除元素时并不会真正删除,而是标记为待删除元素,在合适的时候会将后面的元素往前挪覆盖掉待删除元素。待删除元素在没有被覆盖前有可能被复用。
作者:唐子玄
链接:https://www.jianshu.com/p/bbddc7f13330
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