SparseArray 与 HashMap 的性能对比_sparse hashmap

SparseArray 是 Android 系统提供的一种数据结构，用于在内存中存储稀疏的数据集合。相比之下，HashMap 是 Java 标准库提供的一种数据结构，用于存储键值对。

做一个性能测试：

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    val hashMap = HashMap<Int, String>()
    val sparseArray = SparseArray<String>()
 
    val hashTime = System.currentTimeMillis()
    for (i in 0..1000000) {
        hashMap.put(i,"w")
        hashMap.get(i)
    }
    Log.e("kang", "hashMap存取一百万次耗时：" + (System.currentTimeMillis() - hashTime))
 
    val sparseTime = System.currentTimeMillis()
    for (i in 0..1000000) {
        sparseArray.put(i,"k")
        sparseArray.get(i)
    }
    Log.i("kang", "sparseArray存取一百万次耗时：" + (System.currentTimeMillis() - sparseTime))
    Log.d("kang", "==========================")

运行后结果：

 从这一百万次的存取时间对比，确实能够替代HashMap且效率更高

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上面的key和value都是<Int,String>

如果HashMap的key用String类型后运行就会惊人的发现：

 这个HashMap的耗时就会猛增

所以HashMap的key用int类型比String类型性能要高不少（从例子上是高了3倍左右）

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SparseArray 可以代替 HashMap 的主要原因是其在某些场景下具有更好的性能和更低的内存消耗。具体来说，以下是 SparseArray 相对于 HashMap 的优势：

内存消耗较低：SparseArray 是为了存储稀疏数据而设计的，它避免了 HashMap 在内部使用的数组和链表结构的额外内存开销。在数据集合中，如果键值对的数量较少，使用 SparseArray 可以显著降低内存占用。

性能较好：由于 SparseArray 的内部实现采用了稀疏数组的形式，它可以通过直接计算索引的方式进行元素访问，而不需要像 HashMap 那样使用哈希函数计算哈希值。这使得 SparseArray 在访问元素时具有更高的性能。

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尽管 SparseArray 在某些方面优于 HashMap，但它也有一些限制和适用条件：

键类型限制：SparseArray 的键类型只能是整型（int）。

功能相对有限：相对于 HashMap，SparseArray 的功能相对有限。HashMap 提供了更多的方法和功能，例如迭代器、键值对的移除等。

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因此，在选择使用 SparseArray 还是 HashMap 时，需要根据具体的使用场景和需求进行权衡。如果数据集合是稀疏的且键类型为整型，同时对内存消耗和性能有较高要求，那么 SparseArray 可以是一个更合适的选择。否则，HashMap 提供的更丰富的功能可能更适合需求。