SparseArray原理分析

2024-02-03 05:48
文章标签 分析 原理 sparsearray

本文主要是介绍SparseArray原理分析,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

概述

Google推荐新的数据结构SparseArray

SparseArray类上有一段注释:

  • 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.

这段注释的意思是:使用int[]数组存放key,避免了HashMap中基本数据类型需要装箱的步骤,其次不使用额外的结构体(Entry),单个元素的存储成本下降。

构造方法

    private int[] mKeys;private Object[] mValues;private int mSize;/*** Creates a new SparseArray containing no mappings.*/public SparseArray() {this(10);}/*** Creates a new SparseArray containing no mappings that will not* require any additional memory allocation to store the specified* number of mappings.  If you supply an initial capacity of 0, the* sparse array will be initialized with a light-weight representation* not requiring any additional array allocations.*/public SparseArray(int initialCapacity) {if (initialCapacity == 0) {mKeys = EmptyArray.INT;mValues = EmptyArray.OBJECT;} else {mValues = ArrayUtils.newUnpaddedObjectArray(initialCapacity);mKeys = new int[mValues.length];}mSize = 0;}

初始化SparseArray只是简单地创建了两个数组,一个用来保存键,一个用来保存值。

put()

    /*** Adds a mapping from the specified key to the specified value,* replacing the previous mapping from the specified key if there* was one.*/public void put(int key, E value) {// 首先通过二分查找去key数组中查找要插入的key,返回索引int i = ContainerHelpers.binarySearch(mKeys, mSize, key);if (i >= 0) {// 如果i>=0说明数组中已经有了该key,则直接覆盖原来的值mValues[i] = value;} else {// 取反,这里得到的i应该是key应该插入的位置i = ~i;if (i < mSize && mValues[i] == DELETED) {// 如果索引小于当前已经存放的长度,并且这个位置上的值为DELETED(即被标记为删除的值)mKeys[i] = key;mValues[i] = value;return;}// 到这一步说明直接赋值失败,检查当前是否被标记待回收且当前存放的长度已经大于或等于了数组长度if (mGarbage && mSize >= mKeys.length) {// 回收数组中应该被干掉的值gc();// Search again because indices may have changed.// 重新再获取一下索引,因为数组发生了变化i = ~ContainerHelpers.binarySearch(mKeys, mSize, key);}// 最终在i位置上插入键与值,并且size +1mKeys = GrowingArrayUtils.insert(mKeys, mSize, i, key);mValues = GrowingArrayUtils.insert(mValues, mSize, i, value);mSize++;}}

get()

    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];}}

get()中的代码就比较简单了,通过二分查找获取到key的索引,通过该索引来获取到value。

remove()

    public void remove(int key) {delete(key);}public void delete(int key) {// 找到该key的索引int i = ContainerHelpers.binarySearch(mKeys, mSize, key);// 如果存在,将该索引上的value赋值为DELETEDif (i >= 0) {if (mValues[i] != DELETED) {mValues[i] = DELETED;// 标记当前状态为待回收mGarbage = true;}}}

总结

优点

  • 避免了基本数据类型的装箱操作
  • 不需要额外的结构体,单个元素的存储成本更低
  • 数据量小的情况下,随机访问的效率更高

缺点

  • 插入操作需要复制数组,增删效率降低
  • 数据量巨大时,复制数组成本巨大,gc()成本也巨大
  • 数据量巨大时,查询效率也会明显下降

Google还提供了其他类似的数据结构,SparseIntArraySparseBooleanArraySparseLongArrayArrayMap等。

参考:SparseArray的使用及实现原理

这篇关于SparseArray原理分析的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/673145

相关文章

Redis连接失败:客户端IP不在白名单中的问题分析与解决方案

《Redis连接失败:客户端IP不在白名单中的问题分析与解决方案》在现代分布式系统中,Redis作为一种高性能的内存数据库,被广泛应用于缓存、消息队列、会话存储等场景,然而,在实际使用过程中,我们可能... 目录一、问题背景二、错误分析1. 错误信息解读2. 根本原因三、解决方案1. 将客户端IP添加到Re

Redis主从复制实现原理分析

《Redis主从复制实现原理分析》Redis主从复制通过Sync和CommandPropagate阶段实现数据同步,2.8版本后引入Psync指令,根据复制偏移量进行全量或部分同步,优化了数据传输效率... 目录Redis主DodMIK从复制实现原理实现原理Psync: 2.8版本后总结Redis主从复制实

锐捷和腾达哪个好? 两个品牌路由器对比分析

《锐捷和腾达哪个好?两个品牌路由器对比分析》在选择路由器时,Tenda和锐捷都是备受关注的品牌,各自有独特的产品特点和市场定位,选择哪个品牌的路由器更合适,实际上取决于你的具体需求和使用场景,我们从... 在选购路由器时,锐捷和腾达都是市场上备受关注的品牌,但它们的定位和特点却有所不同。锐捷更偏向企业级和专

Spring中Bean有关NullPointerException异常的原因分析

《Spring中Bean有关NullPointerException异常的原因分析》在Spring中使用@Autowired注解注入的bean不能在静态上下文中访问,否则会导致NullPointerE... 目录Spring中Bean有关NullPointerException异常的原因问题描述解决方案总结

python中的与时间相关的模块应用场景分析

《python中的与时间相关的模块应用场景分析》本文介绍了Python中与时间相关的几个重要模块:`time`、`datetime`、`calendar`、`timeit`、`pytz`和`dateu... 目录1. time 模块2. datetime 模块3. calendar 模块4. timeit

python-nmap实现python利用nmap进行扫描分析

《python-nmap实现python利用nmap进行扫描分析》Nmap是一个非常用的网络/端口扫描工具,如果想将nmap集成进你的工具里,可以使用python-nmap这个python库,它提供了... 目录前言python-nmap的基本使用PortScanner扫描PortScannerAsync异

Oracle数据库执行计划的查看与分析技巧

《Oracle数据库执行计划的查看与分析技巧》在Oracle数据库中,执行计划能够帮助我们深入了解SQL语句在数据库内部的执行细节,进而优化查询性能、提升系统效率,执行计划是Oracle数据库优化器为... 目录一、什么是执行计划二、查看执行计划的方法(一)使用 EXPLAIN PLAN 命令(二)通过 S

性能分析之MySQL索引实战案例

文章目录 一、前言二、准备三、MySQL索引优化四、MySQL 索引知识回顾五、总结 一、前言 在上一讲性能工具之 JProfiler 简单登录案例分析实战中已经发现SQL没有建立索引问题,本文将一起从代码层去分析为什么没有建立索引? 开源ERP项目地址:https://gitee.com/jishenghua/JSH_ERP 二、准备 打开IDEA找到登录请求资源路径位置

深入探索协同过滤:从原理到推荐模块案例

文章目录 前言一、协同过滤1. 基于用户的协同过滤(UserCF)2. 基于物品的协同过滤(ItemCF)3. 相似度计算方法 二、相似度计算方法1. 欧氏距离2. 皮尔逊相关系数3. 杰卡德相似系数4. 余弦相似度 三、推荐模块案例1.基于文章的协同过滤推荐功能2.基于用户的协同过滤推荐功能 前言     在信息过载的时代,推荐系统成为连接用户与内容的桥梁。本文聚焦于

hdu4407(容斥原理)

题意:给一串数字1,2,......n,两个操作:1、修改第k个数字,2、查询区间[l,r]中与n互质的数之和。 解题思路:咱一看,像线段树,但是如果用线段树做,那么每个区间一定要记录所有的素因子,这样会超内存。然后我就做不来了。后来看了题解,原来是用容斥原理来做的。还记得这道题目吗?求区间[1,r]中与p互质的数的个数,如果不会的话就先去做那题吧。现在这题是求区间[l,r]中与n互质的数的和