本篇文章来自叶志陈的投稿，分享了他对SparseArray的相关理解，相信会对大家有所帮助！同时也感谢作者贡献的精彩文章。
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/ 前言 /
使用Android Studio作为IDE的开发者可能会遇到一个现象，就是在代码中如果声明了Map<Integer, Object>类型的变量的话，Android Studio会提示：Use new SparseArray<Object>(…) instead for better performance …，意思就是用SparseArray<Object>性能更优，可以用来替代HashMap。这里就来介绍下SparseArray的内部原理。
/ 正文 /
基本概念
先看下SparseArray的使用方式：
SparseArray<String> sparseArray = new SparseArray<>();
sparseArray.put(100, "leavesC");
sparseArray.remove(100);
sparseArray.get(100);
sparseArray.removeAt(29);
SparseArray< E >相当于Map< Integer,E > ，key值固定为int类型，在初始化时只需要声明Value的数据类型即可，其内部用两个数组分别来存储Key列表和Value列表：int[] mKeys和Object[] mValues。
mKeys和mValues通过如下方式对应起来：
假设要向SparseArray存入key为 10，value为200的键值对，则先将10存到mKeys中，假设 10 在mKeys中对应的索引值是index ，则将value存入 mValues[index]中
mKeys中的元素值按照递增的形式存放，每次存放新的键值对时都通过二分查找方法来对mKeys进行排序
最重要的一点就是SparseArray避免了Map每次存取值时的装箱拆箱操作，Key值都是基本数据类型int，这有利于提升性能。
全局变量
布尔变量mGarbage也是SparseArray的一个优化点之一，用于标记当前是否有待垃圾回收(GC)的元素，当该值被置为true时，即意味着当前状态需要进行垃圾回收，但回收操作并不马上进行，而是在后续操作中再统一进行。
//数组元素在没有外部指定值时的默认元素值
private static final Object DELETED = new Object();
//用于标记当前是否有待垃圾回收(GC)的元素
private boolean mGarbage = false;
private int[] mKeys;
private Object[] mValues;
//当前集合元素大小
//该值并不一定是时时处于正确状态，因为有可能出现只删除 key 和 value 两者之一的情况
//所以在调用 size() 方法前都需要进行 GC
private int mSize;
构造函数
key数组和value数组的默认大小都是10，如果在初始化时已知数据量的预估大小，则可以直接指定初始容量，这样可以避免后续的扩容操作。
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;
}
添加元素
添加元素的方法有几个，主要看put(int key, E value)方法，当中用到了ContainerHelpers类提供的二分查找方法：binarySearch，用于查找目标key在mKeys中的当前索引（已有改key）或者是目标索引（没有该key）。
binarySearch方法的返回值分为两种情况：
如果mKeys中存在对应的key，则直接返回对应的索引值
如果mKeys中不存在对应的key
2.1 假设mKeys中存在值比key大且大小与key最接近的值的索引为presentIndex，则此方法的返回值为~presentIndex。
2.2 如果mKeys中不存在比key还要大的值的话，则返回值为~mKeys.length。
static int binarySearch(int[] array, int size, int value) {
int lo = 0;
int hi = size - 1;
while (lo <= hi) {
final int mid = (lo + hi) >>> 1;
final int midVal = array[mid];
if (midVal < value) {
lo = mid + 1;
} else if (midVal > value) {
hi = mid - 1;
} else {
return mid; // value found
}
}
return ~lo; // value not present
}
可以看到，即使在 mKeys 中不存在目标 key，但其返回值也指向了应该让 key 存入的位置。通过将计算出的索引值进行 ~ 运算，则返回值一定是 0 或者负数，从而与“找得到目标key的情况（返回值大于0）”的情况区分开。
从这个可以看出该方法的巧妙之处，单纯的一个返回值就可以区分出多种情况，且通过这种方式来存放数据可以使得 mKeys 的内部值一直是按照值递增的方式来排序的。
public void put(int key, E value) {
//用二分查找法查找指定 key 在 mKeys 中的索引值
int i = ContainerHelpers.binarySearch(mKeys, mSize, key);
//找得到则直接赋值
if (i >= 0) {
mValues[i] = value;
} else {
i = ~i;
//如果目标位置还未赋值，则直接存入数据即可，对应的情况是 2.1
if (i < mSize && mValues[i] == DELETED) {
mKeys[i] = key;
mValues[i] = value;
return;
}
//以下操作对应 2.1、2.2 两种情况：
if (mGarbage && mSize >= mKeys.length) {
gc();
//GC 后再次进行查找，因为值可能已经发生变化了
i = ~ContainerHelpers.binarySearch(mKeys, mSize, key);
}
//通过复制或者扩容数组，将数据存放到数组中
mKeys = GrowingArrayUtils.insert(mKeys, mSize, i, key);
mValues = GrowingArrayUtils.insert(mValues, mSize, i, value);
mSize++;
}
}
移除元素
上文说了，布尔变量mGarbage用于标记当前是否有待垃圾回收(GC)的元素，当该值被置为true时，即意味着当前状态需要进行垃圾回收，但回收操作并不马上进行，而是在后续操作中再完成。以下几个方法在移除元素时，都是只切断了mValues中的引用，而mKeys并没有进行回收，这个操作会留到gc()进行处理。
//如果存在 key 对应的元素值，则将其移除
public void delete(int key) {
//用二分查找法查找指定 key 在 mKeys 中的索引值
int i = ContainerHelpers.binarySearch(mKeys, mSize, key);
if (i >= 0) {
if (mValues[i] != DELETED) {
mValues[i] = DELETED;
//标记当前需要进行垃圾回收
mGarbage = true;
}
}
}
//和 delete 方法基本相同，差别在于会返回 key 对应的元素值
public E removeReturnOld(int key) {
int i = ContainerHelpers.binarySearch(mKeys, mSize, key);
if (i >= 0) {
if (mValues[i] != DELETED) {
final E old = (E) mValues[i];
mValues[i] = DELETED;
mGarbage = true;
return old;
}
}
return null;
}
//省略其它几个比较简单的移除元素的方法
查找元素
查找元素的方法较多，但逻辑都是挺简单的。
//根据 key 查找相应的元素值，查找不到则返回默认值
@SuppressWarnings("unchecked")
public E get(int key, E valueIfKeyNotFound) {
//用二分查找法查找指定 key 在 mKeys 中的索引值
int i = ContainerHelpers.binarySearch(mKeys, mSize, key);
//如果找不到该 key 或者该 key 尚未赋值，则返回默认值
if (i < 0 || mValues[i] == DELETED) {
return valueIfKeyNotFound;
} else {
return (E) mValues[i];
}
}
//根据 value 查找对应的索引值
public int indexOfValue(E value) {
if (mGarbage) {
gc();
}
for (int i = 0; i < mSize; i++) {
if (mValues[i] == value) {
return i;
}
}
return -1;
}
//与 indexOfValue 方法类似，但 indexOfValue 方法是通过比较 == 来判断是否同个对象
//而此方法是通过 equals 方法来判断是否同个对象
public int indexOfValueByValue(E value) {
if (mGarbage) {
gc();
}
for (int i = 0; i < mSize; i++) {
if (value == null) {
if (mValues[i] == null) {
return i;
}
} else {
if (value.equals(mValues[i])) {
return i;
}
}
}
return -1;
}
//省略其它几个方法
垃圾回收
因为SparseArray中可能会出现只移除value和value两者之一的情况，导致数组中存在无效引用，因此gc()方法就用于移除无效引用，并将有效的元素值位置合并在一起。
private void gc() {
int n = mSize;
//o 值用于表示 GC 后的元素个数
int o = 0;
int[] keys = mKeys;
Object[] values = mValues;
for (int i = 0; i < n; i++) {
Object val = values[i];
//元素值非默认值 DELETED ，说明该位置可能需要移动数据
if (val != DELETED) {
//以下代码片段用于将索引 i 处的值赋值到索引 o 处
//所以如果 i == o ，则不需要执行代码了
if (i != o) {
keys[o] = keys[i];
values[o] = val;
values[i] = null;
}
o++;
}
}
mGarbage = false;
mSize = o;
}
/ 结语 /
从上文的解读来看，SparseArray的主要优势有以下几点：
避免了基本数据类型的装箱拆箱操作
和Map每个存储结点都是一个类对象不同，SparseArray不需要用于包装的的结构体，单个元素的存储成本更加低廉
在数据量不大的情况下，查找效率较高（二分查找法）
延迟了垃圾回收的时机，只在需要的时候才一次进进行
劣势有以下几点：
插入新元素可能会导致移动大量的数组元素
数据量较大时，查找效率（二分查找法）会明显降低
SparseArray.java的完整详细源码注解地址如下：
https://github.com/leavesC/JavaKotlinAndroidGuide/blob/master/android_collections/SparseArray.java
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本文链接: https://leetcode.jp/androidstudio说：使用hashmap不如使用sparsearray？/