一. SparseArray
SparseArray(稀疏数组)。他是Android内部特有的api，标准的是没有这个类的。
在Android内部用来替代HashMap<Integer,E>这种形式，使用SparseArray更加节省内存空间的使用，SparseArray也是以key和value对数据进行保存的。使用的时候只需要指定value的类型即可。并且key不需要封装成对象类型。
很多人都会误认为SparseArray要比HashMap的插入和查找的效率要快，还有人则是认为Hash查找当然要比SparseArray中的二分查找要快得多。
1.查找
对一个数据或者是几个数据的查询。二者的差异还是非常小的。当数据量是100000条。查100000条的效率还是Map要快一点。数据量为10000的时候.这就差异性就更小。但是Map的查找的效率确实还是赢了一筹。
2.插入
正序插入：
倒序插入：SparseArray与HashMap无论是怎样进行插入，数据量相同时，前者都要比后者要省下一部分内存，但是效率呢？在倒序插入的时候，SparseArray的插入时间和HashMap的插入时间远远不是一个数量级。由于SparseArray每次在插入的时候都要使用二分查找判断是否有相同的值被插入。因此这种倒序的情况是SparseArray效率最差的时候。SparseArray每次的插入方式都需要调用二分查找。因此这样在倒序插入的时候会导致情况非常的糟糕，效率上绝对输给了HashMap学过数据结构的大家都知道。Map在插入的时候会对冲突因子做出相应的决策。有非常好的处理冲突的方式。不需要遍历每一个值。因此无论是倒序还是正序插入的效率取决于处理冲突的方式,因此插入时牺牲的时间基本是相同的。
在保存<Integer,E>时使用SparseArray去替换HashMap的主要原因还是因为内存的关系。
保存的数据量无论是大还是小，Map所占用的内存始终是大于SparseArray的。
数据量100000条时SparseArray要比HashMap要节约27%的内存。也就是以牺牲效率的代价去节约内存空间。
我们知道Android对内存的使用是极为苛刻的。堆区允许使用的最大内存仅仅16M。很容易出现OOM现象的发生。因此在Android中内存的使用是非常的重要的。因此官方才推荐去使用SparseArray<E>去替换HashMap<Integer,E>。官方也确实声明这种差异性不会超过50%。所以牺牲了部分效率换来内存其实在Android中也算是一种很好的选择吧。
3. 应用场景
数据量不大，最好在千级以内
key必须为int类型，这中情况下的HashMap可以用SparseArray代替：
二. ArrayMap
使用场景
在Android Performance Pattern中，官方给出的使用场景为：
- item数量小于1000，尤其是插入数据和删除数据不频繁的情况。
- Map中包含子Map对象
ArrayMap是一个<key,value>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使用二分法进行从小到大排序，在添加、删除、查找数据的时候都是先使用二分查找法得到相应的index，然后通过index来进行添加、查找、删除等操作，所以，应用场景和SparseArray 的一样，如果在数据量比较大的情况下，那么它的性能将退化至少50%。
HashMap<Integer, Object> map = new HashMap<>();
用SparseArray代替:
SparseArray<Object> array = new SparseArray<>();
三. 总结
1.在数据量小的时候一般认为1000以下，当你的key为int的时候，使用 SparseArray 确实是一个很不错的选择，内存大概能节省30%，相比用HashMap，因为它key值不需要装箱，所以时间性能平均来看也优于HashMap，建议使用！
2.ArrayMap相对于SparseArray，特点就是key值类型不受限，任何情况下都可以取代HashMap,但是通过研究和测试发现，ArrayMap的内存节省并不明显，也就在10%左右，但是时间性能确是最差的，当然了，1000以内的数据量也无所谓了，加上它只有在API>=19才可以使用，个人建议没必要使用！还不如用HashMap放心。估计这也是为什么我们再new一个HashMap的时候google也没有提示让我们使用的原因吧。
