SparseArray(稀疏数组).他是Android内部特有的api,标准的jdk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.
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.
正序插入：SparseArray在正序插入的时候，效率要比HashMap要快得多，并且还节省了一部分内存。
倒叙插入：,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.
总结Android中在保存<Integer,Value>的时候推荐使用SparseArray的本质目的不是由于效率的原因，而是内存的原因.我们确实看到了在正序插入的时候SparseArray要比HashMap要快，倒叙插入效率远远不如HashMap。在查找时效率不如HashMap。但是不管插入还是查询，SparseArray都会节省内存。可以理解为以时间换取空间。