SDK -  (5) - ArrayMap

本文深入探讨了ArrayMap与HashMap两种数据结构的区别,包括它们的内部结构、工作原理及各自的优缺点。ArrayMap适用于数据量小、内存要求高的场景,如Android应用中,其内存占用优于HashMap,但在数据量大时查询效率较低。

一、内部结构

 

 

二、原理

数据结构2个数组,一个存key的hash值 ,一个存key和value的值。

Get操作

    ->  通过key值得到hash值 ->  通过2分查找求出index (数据量大 效率降低原因之一)

    -> key = Arrays[2*index]   value =  Arrays[2*index +1]   

 

Put操作

    ->  找到index , 如果index没找到  返回~index值

    ->  扩容 1.5倍 (<4时 4个,>4&&<8 8个)

 

 

三、对比hashMap优缺点

不同点

1、ArrayMap采用的数据结构是两个一维数组,而HashMap使用的是一维数组和单链表数据结构

2、ArrayMap默认容量为0,而HashMap默认容量是16。

3、ArrayMap没有最大容量的限制,直到报oom,而HashMap最大容量最大是Integer.MAX_VALUE

4、ArrayMap默认每次扩容时原来容量一半的增量(大于4小于8时申请8个,小于4时申请4个),而HashMap默认每次扩容时原来容量2倍的增量

优点:

1、相比HashMap内存空间更优,因为比HashMap少了一个实体类进行装饰

2、容量为4或者8时又缓存复用功能

3、扩容比HashMap高效,因为HashMap扩容时相当于重构,需要重新重新计算hash值和移动元素;而ArrayMap扩容时只需拷贝

缺点:

1、数据量大的情况下查询效率比HashMap差

2、存取效率比HashMap低,因为每次存取都需要二分法找到对应的下标

3、没有实现Serializable,不便在Android bundle进行传输

 

四、使用场景

1、数据量小,建议百量级别

2、内存要求高

参考:https://www.jianshu.com/p/1a14fc87b935

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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