Android开发中常用高效数据结构

选择合适的数据结构不仅能够优化内存使用，还能提升应用的性能。例如，在处理大量数据时，使用SparseArray代替HashMap可以有效减少内存开销；而在需要频繁插入和删除操作的情况下，LinkedList则是更好的选择。

在Android开发中，性能优化是一个永恒的话题。无论是减少内存占用、提高应用响应速度，还是优化用户体验，选择合适的数据结构都是至关重要的一步。Android SDK和Java标准库中早已提供了许多隐藏款数据结构------它们专为特定场景设计，能显著减少内存开销、提升运行效率。

SparseArray

替代了传统的HashMap，避免了自动装箱带来的内存开销。适用于键为整数且数据量较小的场景。

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SparseArray<String> sparseArray = new SparseArray<>();
sparseArray.put(1, "One");
sparseArray.put(2, "Two");
String value = sparseArray.get(1); // 获取键为1的值1.2.3.4.

ArrayMap

相比HashMap，ArrayMap的内存占用更小，适合小规模数据。它同样适用于键值对数量较少的情况。

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ArrayMap<String, Integer> arrayMap = new ArrayMap<>();
arrayMap.put("One", 1);
arrayMap.put("Two", 2);
int value = arrayMap.get("One"); // 获取键为"One"的值1.2.3.4.

LongSparseArray

类似于SparseArray，但键为long类型。适用于键为长整数的场景。

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LongSparseArray<String> longSparseArray = new LongSparseArray<>();
longSparseArray.put(1L, "One");
longSparseArray.put(2L, "Two");
String value = longSparseArray.get(1L); // 获取键为1L的值1.2.3.4.

SparseXXXXArray

用于存储boolean、int、long等类型的值，避免了装箱操作，提高了性能。

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SparseBooleanArray sparseBooleanArray = new SparseBooleanArray();
sparseBooleanArray.put(1, true);
sparseBooleanArray.put(2, false);
boolean value = sparseBooleanArray.get(1); // 获取键为1的值

SparseIntArray sparseIntArray = new SparseIntArray();
sparseIntArray.put(1, 10);
sparseIntArray.put(2, 20);
int intValue = sparseIntArray.get(1); // 获取键为1的值

SparseLongArray sparseLongArray = new SparseLongArray();
sparseLongArray.put(1, 100L);
sparseLongArray.put(2, 200L);
long longValue = sparseLongArray.get(1); // 获取键为1的值1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.

LinkedList

插入和删除操作效率高，但随机访问较慢。适用于频繁插入和删除的场景。

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LinkedList<String> linkedList = new LinkedList<>();
linkedList.add("One");
linkedList.add("Two");
linkedList.addFirst("Zero"); // 在头部插入
linkedList.remove("One"); // 删除元素1.2.3.4.5.

HashSet

基于HashMap，存储唯一元素，查找速度快。适用于需要快速查找且元素唯一的场景。

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HashSet<String> hashSet = new HashSet<>();
hashSet.add("One");
hashSet.add("Two");
hashSet.add("One"); // 重复元素不会被添加1.2.3.4.

TreeSet

基于TreeMap，元素有序，查找和插入的时间复杂度为O(log n)。适用于需要有序且唯一元素的场景。

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TreeSet<String> treeSet = new TreeSet<>();
treeSet.add("One");
treeSet.add("Two");
treeSet.add("Three");1.2.3.4.

EnumSet

专为枚举类型设计，内存占用小，性能高。适用于存储枚举类型。

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enum Color { RED, GREEN, BLUE }
EnumSet<Color> enumSet = EnumSet.of(Color.RED, Color.GREEN);1.2.

Circular Buffer（环形缓冲区）

固定大小，循环覆盖旧数据，适合流式数据。适用于需要固定大小缓冲区的场景。

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ArrayDeque<Integer> circularBuffer = new ArrayDeque<>(5);
circularBuffer.add(1);
circularBuffer.add(2);
circularBuffer.add(3);
circularBuffer.add(4);
circularBuffer.add(5);
circularBuffer.add(6); // 6进入，1被移除1.2.3.4.5.6.7.

LruCache

基于LRU算法，自动移除最近最少使用的数据。适用于缓存数据。

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import android.util.LruCache;

LruCache<String, Bitmap> lruCache = new LruCache<>(1024 * 1024 * 5); // 5MB缓存
lruCache.put("key1", bitmap1);
lruCache.put("key2", bitmap2);
Bitmap bitmap = lruCache.get("key1"); // 获取键为"key1"的值1.2.3.4.5.6.

ConcurrentHashMap

线程安全，适合高并发场景。适用于多线程环境下的键值对存储。

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import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;

ConcurrentHashMap<String, Integer> concurrentHashMap = new ConcurrentHashMap<>();
concurrentHashMap.put("One", 1);
concurrentHashMap.put("Two", 2);
int value = concurrentHashMap.get("One"); // 获取键为"One"的值1.2.3.4.5.6.

CopyOnWriteArrayList

线程安全，写操作时复制整个列表。适用于读多写少的并发场景。

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import java.util.concurrent.CopyOnWriteArrayList;

CopyOnWriteArrayList<String> copyOnWriteArrayList = new CopyOnWriteArrayList<>();
copyOnWriteArrayList.add("One");
copyOnWriteArrayList.add("Two");
copyOnWriteArrayList.add("Three");1.2.3.4.5.6.

PriorityQueue

基于优先级堆，元素按优先级排序。适用于需要优先级排序的场景。

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import java.util.PriorityQueue;

PriorityQueue<Integer> priorityQueue = new PriorityQueue<>();
priorityQueue.add(3);
priorityQueue.add(1);
priorityQueue.add(2);
int top = priorityQueue.poll(); // 获取并移除优先级最高的元素1.2.3.4.5.6.7.

WeakHashMap

键为弱引用，适合缓存。避免内存泄漏，适用于缓存数据。

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import java.util.WeakHashMap;

WeakHashMap<String, Bitmap> weakHashMap = new WeakHashMap<>();
weakHashMap.put("key1", bitmap1);
weakHashMap.put("key2", bitmap2);
Bitmap bitmap = weakHashMap.get("key1"); // 获取键为"key1"的值1.2.3.4.5.6.

LinkedHashMap

保持插入顺序或访问顺序。适用于需要有序键值对的场景。

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import java.util.LinkedHashMap;

LinkedHashMap<String, Integer> linkedHashMap = new LinkedHashMap<>();
linkedHashMap.put("One", 1);
linkedHashMap.put("Two", 2);
linkedHashMap.put("Three", 3);1.2.3.4.5.6.

ArrayDeque

双端队列，高效插入和删除。适用于需要双端操作的场景。

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import java.util.ArrayDeque;

ArrayDeque<String> arrayDeque = new ArrayDeque<>();
arrayDeque.add("One");
arrayDeque.add("Two");
arrayDeque.addFirst("Zero"); // 在头部插入
arrayDeque.removeLast(); // 删除尾部元素1.2.3.4.5.6.7.

BitSet

高效存储布尔值，节省内存。适用于需要存储大量布尔值的场景。

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import java.util.BitSet;

BitSet bitSet = new BitSet(10);
bitSet.set(1);
bitSet.set(2);
boolean value = bitSet.get(1); // 获取索引为1的值1.2.3.4.5.6.

Atomic Classes

线程安全，适合高并发场景。适用于多线程环境下的原子操作。

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import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;

AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger(0);
atomicInteger.incrementAndGet(); // 原子性增加1.2.3.4.

Collections.unmodifiableXXXX

创建不可变集合，防止意外修改。适用于需要不可变集合的场景。

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import java.util.Collections;
import java.util.ArrayList;

ArrayList<String> list = new ArrayList<>();
list.add("One");
list.add("Two");
List<String> unmodifiableList = Collections.unmodifiableList(list);1.2.3.4.5.6.7.

实际应用场景

缓存机制：使用LruCache可以有效地管理缓存，自动移除最近最少使用的数据，确保缓存不会占用过多内存。
多线程环境：在多线程环境中，ConcurrentHashMap和CopyOnWriteArrayList提供了线程安全的解决方案，避免了锁的竞争。
布尔值存储：如果需要存储大量的布尔值，BitSet是一个非常好的选择，它能够大大节省内存空间。

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