Android开发中高效的数据结构用SparseArray代替HashMap

SparseArray替代HashMap
最新推荐文章于 2025-09-07 20:32:33 发布
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文章标签： 数据结构与算法 移动开发
原文链接：http://www.cnblogs.com/zhujiabin/p/5775435.html
本文探讨了在Android开发中使用SparseArray作为HashMap的有效替代方案。SparseArray不仅提供了类似的功能，而且在内存占用和性能方面表现更佳，尤其适用于整数键的情况。
Android --- SparseArray替代HashMap来提高性能
梁同学与Android
12-27 191
总体而言，在Android这种内存比CPU更金贵的系统中，能经济地使用内存还是上策，何况SparseArray在其他方面的表现也不算差（另外，SparseArray删除数据的时候也做了优化——使用了延迟整理数组的方法，可参考官方文档SparseArray，读者可以自行把代码9中的hash.get和sparse.get改成hash.remove和sparse.delete试试，你会发现二者的性能相差无几）。通过结果我们看出，在正序插入数据时候，SparseArray比HashMap要快一些；
android 替代map,Android 为什么推荐使用 SparseArray 来替代 HashMap?
weixin_35686326的博客
05-29 409
Android 为什么推荐使用 SparseArray 来替代 HashMap?SparseArray 也许你没听过, 那正好今天就来学习一下咯, 这也是 Android 官方推荐使用的, 所以我们需要了解一下他的优势和劣势在哪些地方首先 SparseArray 用来和 HashMap 做比较, 在安卓项目中, 你新建一个 HashMap 对象, 注意下面会有下划线, 里面有提示翻译成白话文的意思...
用SparseArray代替HashMap
qq_32011119的博客
02-15 274
我们都知道当key是int的时候，用SparseArray代替HashMap是个更省内存的方案。如果key是String或者其他自定义类型呢，不要忘了还有ArrayMap。 ArrayMap是一个映射的数据结构，它设计上更多的是考虑内存的优化，内部是使用两个数组进行数据存储，一个数组记录key的hash值，另外一个数组记录Value值，它和SparseArray一样，也会对key使用二分法进
HashMap,ArrayMap,SparseArray 源码角度分析,Android中的数据结构你该如何去选择？
2401_84121588的博客
04-09 1211
在get的时候，我们首先会根据我们的key去计算它的hash值，如果这个hash值不存在，我们直接反回null。如果存在，在没有发生hash冲突的情况下也就是根据当前hash值计算出的索引上的存储数据不是以树和链表的形式存储的时候，我们直接返回当前索引上存储的值，如果时链表树，我们就去遍历节点上的数据通过equals去比对，找到我们需要的在返回。通过上面我可以得出结论，当HashMap没有发生hash冲突时，hashMap的查找和插入的时间复杂度都是O(1),效率时非常高的。
Android开发 使用SparseArray代替HashMap[转载]
cherish152的博客
08-06 40
源作者：Android小Y链接：https://www.jianshu.com/p/1828f14d7955来源：简书 前言 Android开发中，一个好的应用，除了要有吸引人的功能和交互之外，在性能上也应该有高的要求，如果单单实现页面和业务功能只是完成了基本任务，Android系统对内存要求也是非常高的，稍不注意，就会发生某个页面绘制突然发生卡顿甚至OOM，这对产品的用户体验都是致命性的打...
Android中的高效数据结构 SparseArray
Hello CYC
12-12 271
参考：ArrayMap 和HashMap的区别 谈谈-使用SparseArray和ArrayMap代替HashMap Android 中的高效数据结构   其中 数据结构HashMap（Android SparseArray 和ArrayMap） 对性能对比做了实验，其文末的参考文章也可以学习一下 参考的文章： Android内存优化（使用SparseArray和ArrayMap代替H...
SparseArray 与 HashMap 的性能对比
简单记录工作和学习
11-19 512
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。
Android集合SparseArray、ArrayMap使用场景
王温暖的博客
03-23 1243
避免了基本数据类型的装箱操作会定期通过gc函数来清理内存，内存利用率高数据量小的情况下，随机访问的效率更高ArrayMap使用更少的存储单元存储元素ArrayMap使用int类型的数组存储hash，使用Object类型数组存储k-v键值对，相较于HashMap使用Node存储节点，ArrayMap存储一个元素占用的内存更小。ArrayMap在扩容时容量变化更小HashMap在扩容的时候，通常会将容量扩大一倍，而ArrayMap在扩容的时候，如果元素个数超过8，最多扩大自己的1/2。
HashMap,ArrayMap,SparseArray 源码角度分析,Android中的数据结构你该如何去选择？，小白勿进
2401_84148911的博客
04-08 749
【Android 详细知识点思维脑图（技能树）】其实Android开发的知识点就那么多，面试问来问去还是那么点东西。所以面试没有其他的诀窍，只看你对这些知识点准备的充分程度。so，出去面试时先看看自己复习到了哪个阶段就好。虽然 Android 没有前几年火热了，已经过去了会四大组件就能找到高薪职位的时代了。这只能说明 Android 中级以下的岗位饱和了，现在高级工程师还是比较缺少的，很多高级职位给的薪资真的特别高（钱多也不一定能找到合适的），所以努力让自己成为高级工程师才是最重要的。
看得见的数据结构Android版
01-01
在Android中，使用SparseArray代替HashMap处理整数键值对，提高效率。 学习和熟练运用这些数据结构，不仅可以帮助开发者设计出更高效的算法，还能在面对复杂问题时，提供清晰的思路和解决方案。例如，通过栈来实现...
二叉树的前中后序遍历(迭代法)
最新发布
mrjieke6的博客
09-07 599
本文系统介绍了二叉树前序、中序和后序遍历的迭代实现方法。前序遍历采用栈结构，按;根→右→左 ;顺序入栈；中序遍历先全部左子树入栈再访问节点；后序遍历则通过修改前序遍历顺序为"根→右→左 ;后反转结果。三种遍历时间复杂度均为O(n)，空间复杂度最坏O(n)。与递归实现相比，迭代方法避免了栈溢出风险，处理大型树更稳定。每种遍历方式都配有详细代码解析、执行示例和复杂度分析，并讨论了实际应用场景，为掌握树结构操作提供了系统指导。
AMD KFD 技术分析 3-1: alloc memory in hsakmt
deeplyMind
09-04 171
本文分析了ROCm HSAKMT库中的核心API hsaKmtAllocMemory 的实现原理。该API为上层应用提供统一的内存分配接口，支持多种内存类型（VRAM、系统内存等）。文章详细解析了其参数校验、标志冲突检查、分配类型选择（系统内存、VRAM或Scratch内存）以及与aperture管理器的交互过程。同时介绍了典型使用场景（如VRAM分配、SVM一致性内存等）和内存管理机制（包括对象追踪、释放流程）。该API通过底层aperture管理和红黑树实现高效的内存分配与安全控制，支持多GPU共享和进
【链表】2.两两交换链表中的节点（medium）
2402_85428625的博客
09-04 293
给你⼀个链表，两两交换其中相邻的节点，并返回交换后链表的头节点。你必须在不修改节点内部的值的情况下完成本题（即，只能进⾏节点交换）。链表中节点的数⽬在范围 [0, 100] 内。输⼊：head = [1,2,3,4]画图画图画图，重要的事情说三遍~输⼊：head = [1]输出：[2,1,4,3]输⼊：head = []
机器学习-逻辑回归
爱分享，爱ai，用热爱驱动ai学习方向
09-03 1233
逻辑回归是一种用于二分类问题的统计学习方法，通过Sigmoid函数将线性结果映射为概率值（0~1）。核心原理包括极大似然估计和对数损失函数，采用梯度下降优化参数。应用场景涵盖金融风控、医疗诊断等领域。Python实现需注意参数配置（solver、penalty等），评估指标包括精确率、召回率、F1值和AUC。案例实践表明，月合约和光纤服务用户具有较高流失风险。该模型适用于处理二分类问题，但样本不均衡时需重点关注召回率指标。
机器学习：后篇
2301_82065950的博客
09-04 982
本文介绍了多种机器学习算法的原理与应用，主要包括KNN、朴素贝叶斯、决策树、随机森林、线性回归、逻辑回归和K-means聚类。KNN通过计算样本距离进行分类，但计算量大且易受维度灾难影响；朴素贝叶斯基于贝叶斯理论，通过独立性假设简化计算；决策树通过信息增益或基尼指数构建分类模型，但易过拟合；随机森林通过多决策树投票提升分类效果；线性回归采用最小二乘法或梯度下降优化参数；逻辑回归结合线性回归与Sigmoid函数实现分类；K-means通过簇内差异最小化进行无监督聚类。每种算法均配有scikit-learn的A
【牛客刷题-剑指Offer】BM18 二维数组中的查找：一题四解，从暴力到最优
字节卷动
09-06 171
方法时间复杂度空间复杂度优点缺点适用场景暴力遍历On×mOn×mO1O(1)O1简单直接，易实现效率低，不适合大数据量小规模数据二分查找Omlog⁡nOmlognO1O(1)O1利用行有序，效率较高未利用列有序特性行数较少时Z字形查找OnmO(n + m)OnmO1O(1)O1最优解，利用行列有序无各种规模数据递归分治平均优于OnmO(nm)OnmOlog⁡nmOlognm。
2025年数学建模国赛参考论文发布
qq_33690821的博客
09-05 1775
对于问题二，即通过BMI分组确定男胎最佳NIPT时点以最小化风险，我们使用K-means聚类算法和决策树算法对BMI进行分组（聚类数k依据碎石图确定），定义Y染色体浓度≥4%为“达标”，以90的孕妇能够达标的时间周作为最佳的NIPT点。最终我们得到了详细的BMI分组，并对风险进行了评估。本研究创新性地将AI姿态识别、运动生物力学和机器学习相结合，建立了从动作分析到成绩预测再到训练指导的完整技术链条，为智能体测和个性化运动训练提供了科学的理论基础和实用的技术方案，具有重要的应用价值和推广前景。
Java 的常见集合
2302_80742310的博客
09-04 254
由数组+链表（红黑树）组成的。(无序，唯一): 基于。: 可扩容动态双向数组。
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