Android 에서 SparseArray 성능 최적화 사용 방법
9565 단어 AndroidSparseArray성능 최적화
SparseArray(희소 배열).그 는 Android 내부 특유 의 api 입 니 다.표준 jdk 는 이러한 종류 가 없습니다.Android 내부 에 서 는 HashMap
건물 주 는 친 측 에 따 르 면 SparseArray 가 데 이 터 를 저장 하 는 데 사용 하 는 메모리 공간 이 확실히 HashMap 보다 작 습 니 다.잠시 후에 테스트 데 이 터 를 내 보 내 분석 하고 있 습 니 다.우 리 는 우선 양자 의 구조 적 특성 을 살 펴 보 자.
HashMap 은 배열 과 링크 의 결합 체 로 링크 해시 라 고 불 린 다.
SparseArray 는 단순 배열 의 결합 입 니 다.희소 배열 이 라 고 불 리 며 데 이 터 를 저장 할 때 추가 비용 이 들 지 않 습 니 다.구 조 는 다음 과 같 습 니 다.
이것 이 바로 두 사람의 구조 입 니 다.우 리 는 두 사람 이 도대체 어떤 차이 가 있 는 지 볼 필요 가 있 습 니 다.
우선 삽입:
HashMap 의 정렬 삽입:
HashMap<Integer, String>map = new HashMap<Integer, String>();
long start_map = System.currentTimeMillis();
for(int i=0;i<MAX;i++){
map.put(i, String.valueOf(i));
}
long map_memory = Runtime.getRuntime().totalMemory();
long end_map = System.currentTimeMillis()-start_map;
System.out.println("<---Map --->"+end_map+"<---Map --->"+map_memory);
<---Map --->914
<---Map --->28598272
SparseArray<String>sparse = new SparseArray<String>();
long start_sparse = System.currentTimeMillis();
for(int i=0;i<MAX;i++){
sparse.put(i, String.valueOf(i));
}
long sparse_memory = Runtime.getRuntime().totalMemory();
long end_sparse = System.currentTimeMillis()-start_sparse;
System.out.println("<---Sparse --->"+end_sparse+"<---Sparse --->"+sparse_memory);
// ：
<---Sparse --->611
<---Sparse --->23281664
실행 후의 결 과 를 통 해 우 리 는 SparseArray 가 정상 적 인 삽입 을 할 때 효율 이 HashMap 보다 훨씬 빠 르 고 일부 메모리 도 절약 한 다 는 것 을 알 수 있다.인터넷 에 서 는 이들 의 효율 문제 에 대해 많은 사람들 이 SparseArray 가 HashMap 의 삽입 과 검색 보다 효율 이 빠르다 고 오해 하고,또 다른 사람들 은 Hash 검색 이 당연히 SparseArray 의 2 분 검색 보다 훨씬 빠르다 고 생각한다.
사실 저 는 Android 에서
HashMap 역순 삽입:
System.out.println("<------------- 100000 Map --------------->");
HashMap<Integer, String>map_2 = new HashMap<Integer, String>();
long start_map_2 = System.currentTimeMillis();
for(int i=MAX-1;i>=0;i--){
map_2.put(MAX-i-1, String.valueOf(MAX-i-1));
}
long map_memory_2 = Runtime.getRuntime().totalMemory();
long end_map_2 = System.currentTimeMillis()-start_map_2;
System.out.println("<---Map --->"+end_map_2+"<---Map --->"+map_memory_2);
// ：
<------------- 100000 Map --------------->
<---Map --->836<---Map --->28598272
System.out.println("<------------- 100000 SparseArray --------------->");
SparseArray<String>sparse_2 = new SparseArray<String>();
long start_sparse_2 = System.currentTimeMillis();
for(int i=MAX-1;i>=0;i--){
sparse_2.put(i, String.valueOf(MAX-i-1));
}
long sparse_memory_2 = Runtime.getRuntime().totalMemory();
long end_sparse_2 = System.currentTimeMillis()-start_sparse_2;
System.out.println("<---Sparse --->"+end_sparse_2+"<---Sparse --->"+sparse_memory_2);
//
<------------- 100000 SparseArray --------------->
<---Sparse --->20222<---Sparse --->23281664
SparseArray 의 삽입 소스 코드 를 간단하게 보 겠 습 니 다.
public void put(int key, E value) {
int i = ContainerHelpers.binarySearch(mKeys, mSize, key); // .
if (i >= 0) { // i , key , value ..
mValues[i] = value;
} else { // , .
i = ~i; // i .
//i mSize . mKey mValue . . . . .
if (i < mSize && mValues[i] == DELETED) {
mKeys[i] = key;
mValues[i] = value;
return;
}
// , mKey , gc() .
if (mGarbage && mSize >= mKeys.length) {
gc();
// Search again because indices may have changed.
i = ~ContainerHelpers.binarySearch(mKeys, mSize, key);
}
// , key value .
if (mSize >= mKeys.length) {
int n = ArrayUtils.idealIntArraySize(mSize + 1);
// key value . mSize
int[] nkeys = new int[n];
Object[] nvalues = new Object[n];
// Log.e("SparseArray", "grow " + mKeys.length + " to " + n);
// copy . mKey mValue . .
System.arraycopy(mKeys, 0, nkeys, 0, mKeys.length);
System.arraycopy(mValues, 0, nvalues, 0, mValues.length);
// .. .. .
mKeys = nkeys;
mValues = nvalues;
}
// i mSize . mKey .
if (mSize - i != 0) {
// Log.e("SparseArray", "move " + (mSize - i));
System.arraycopy(mKeys, i, mKeys, i + 1, mSize - i);
System.arraycopy(mValues, i, mValues, i + 1, mSize - i);
}
// .
mKeys[i] = key;
mValues[i] = value;
mSize++;
}
}
삽입 을 통 해 우 리 는 양자 의 차 이 를 알 수 있다.
다시 한 번 찾 아 보 겠 습 니 다.
System.out.println("<------------- 100000 Map --------------->");
HashMap<Integer, String>map = new HashMap<Integer, String>();
for(int i=0;i<MAX;i++){
map.put(i, String.valueOf(i));
}
long start_time =System.currentTimeMillis();
for(int i=0;i<MAX;i+=100){
map.get(i);
}
long end_time =System.currentTimeMillis()-start_time;
System.out.println(end_time);
//
<!--------- :175------------>
System.out.println("<------------- 100000 SparseArray --------------->");
SparseArray<String>sparse = new SparseArray<String>();
for(int i=0;i<10000;i++){
sparse.put(i, String.valueOf(i));
}
long start_time =System.currentTimeMillis();
for(int i=0;i<MAX;i+=10){
sparse.get(i);
}
long end_time =System.currentTimeMillis()-start_time;
System.out.println(end_time);
//
<!----------- :239---------------->
사실 제 가 보기 에는
이 내용에 흥미가 있습니까?
현재 기사가 여러분의 문제를 해결하지 못하는 경우 AI 엔진은 머신러닝 분석(스마트 모델이 방금 만들어져 부정확한 경우가 있을 수 있음)을 통해 가장 유사한 기사를 추천합니다:
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