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在Android開發時，我們使用的大部分都是Java的api，比如HashMap這個api，使用率非常高，但是對於Android這種對內存非常敏感的移動平臺，很多時候使用一些java的api並不能達到更好的性能，相反反而更消耗內存，所以針對Android這種移動平臺，也推出了更符合自己的api，比如SparseArray、ArrayMap用來代替HashMap在有些情況下能帶來更好的性能提升。
介紹它們之前先來介紹一下HashMap的內部存儲結構，就明白爲什麼推薦使用SparseArray和ArrayMap
HashMap
HashMap內部是使用一個默認容量爲16的數組來存儲數據的，而數組中每一個元素卻又是一個鏈表的頭結點，所以，更準確的來說，HashMap內部存儲結構是使用哈希表的拉鍊結構（數組+鏈表），如圖：
這種存儲數據的方法叫做拉鍊法 
且每一個結點都是Entry類型，那麼Entry是什麼呢？我們來看看HashMap中Entry的屬性：
final K key;
V value; finalint hash;
HashMapEntry<K, V> next;
從中我們得知Entry存儲的內容有key、value、hash值、和next下一個Entry，那麼，這些Entry數據是按什麼規則進行存儲的呢？就是通過計算元素key的hash值，然後對HashMap中數組長度取餘得到該元素存儲的位置，計算公式爲hash(key)%len，比如：假設hash(14)=14,hash(30)=30,hash(46)=46，我們分別對len取餘，得到
hash(14)%16=14，hash(30)%16=14，hash(46)%16=14，所以key爲14、30、46的這三個元素存儲在數組下標爲14的位置，如： 
從中可以看出，如果有多個元素key的hash值相同的話，後一個元素並不會覆蓋上一個元素，而是採取鏈表的方式，把之後加進來的元素加入鏈表末尾，從而解決了hash衝突的問題，由此我們知道HashMap中處理hash衝突的方法是鏈地址法，在此補充一個知識點，處理hash衝突的方法有以下幾種：
- 開放地址法
- 再哈希法
- 鏈地址法
- 建立公共溢出區
講到這裏，重點來了，我們知道HashMap中默認的存儲大小就是一個容量爲16的數組，所以當我們創建出一個HashMap對象時，即使裏面沒有任何元素，也要分別一塊內存空間給它，而且，我們再不斷的向HashMap裏put數據時，當達到一定的容量限制時（這個容量滿足這樣的一個關係時候將會擴容：HashMap中的數據量>容量*加載因子，而HashMap中默認的加載因子是0.75），HashMap的空間將會擴大，而且擴大後新的空間一定是原來的2倍，我們可以看put()方法中有這樣的一行代碼：
int newCapacity = oldCapacity * 2;所以，重點就是這個，只要一滿足擴容條件，HashMap的空間將會以2倍的規律進行增大。假如我們有幾十萬、幾百萬條數據，那麼HashMap要存儲完這些數據將要不斷的擴容，而且在此過程中也需要不斷的做hash運算，這將對我們的內存空間造成很大消耗和浪費，而且HashMap獲取數據是通過遍歷Entry[]數組來得到對應的元素，在數據量很大時候會比較慢，所以在Android中，HashMap是比較費內存的，我們在一些情況下可以使用SparseArray和ArrayMap來代替HashMap。
SparseArray
SparseArray比HashMap更省內存，在某些條件下性能更好，主要是因爲它避免了對key的自動裝箱（int轉爲Integer類型），它內部則是通過兩個數組來進行數據存儲的，一個存儲key，另外一個存儲value，爲了優化性能，它內部對數據還採取了壓縮的方式來表示稀疏數組的數據，從而節約內存空間，我們從源碼中可以看到key和value分別是用數組表示：
privateint[] mKeys; private Object[] mValues;我們可以看到，SparseArray只能存儲key爲int類型的數據，同時，SparseArray在存儲和讀取數據時候，使用的是二分查找法，我們可以看看：
public void put(int key, E value) {
int i = ContainerHelpers.binarySearch(mKeys, mSize, key); ... }
public E get(int key, E valueIfKeyNotFound) {
int i = ContainerHelpers.binarySearch(mKeys, mSize, key); ... }
也就是在put添加數據的時候，會使用二分查找法和之前的key比較當前我們添加的元素的key的大小，然後按照從小到大的順序排列好，所以，SparseArray存儲的元素都是按元素的key值從小到大排列好的。
而在獲取數據的時候，也是使用二分查找法判斷元素的位置，所以，在獲取數據的時候非常快，比HashMap快的多，因爲HashMap獲取數據是通過遍歷Entry[]數組來得到對應的元素。
添加數據
publicvoidput(int key, E value)刪除數據
publicvoidremove(int key)or
publicvoiddelete(int key)其實remove內部還是通過調用delete來刪除數據的
獲取數據
public E get(int key)or
public E get(int key, E valueIfKeyNotFound)該方法可設置如果key不存在的情況下默認返回的value
特有方法
在此之外，SparseArray還提供了兩個特有方法，更方便數據的查詢：
獲取對應的key：
publicintkeyAt(int index)獲取對應的value：
public E valueAt(int index)SparseArray應用場景：
雖說SparseArray性能比較好，但是由於其添加、查找、刪除數據都需要先進行一次二分查找，所以在數據量大的情況下性能並不明顯，將降低至少50%。
滿足下面兩個條件我們可以使用SparseArray代替HashMap：
- 數據量不大，最好在千級以內
- key必須爲int類型，這中情況下的HashMap可以用SparseArray代替：
HashMap<Integer, Object> map = new HashMap<>();
用SparseArray代替:
SparseArray<Object> array = new SparseArray<>();ArrayMap
這個api的資料在網上可以說幾乎沒有，然並卵，只能看文檔了
ArrayMap是一個<key,value>映射的數據結構，它設計上更多的是考慮內存的優化，內部是使用兩個數組進行數據存儲，一個數組記錄key的hash值，另外一個數組記錄Value值，它和SparseArray一樣，也會對key使用二分法進行從小到大排序，在添加、刪除、查找數據的時候都是先使用二分查找法得到相應的index，然後通過index來進行添加、查找、刪除等操作，所以，應用場景和SparseArray的一樣，如果在數據量比較大的情況下，那麼它的性能將退化至少50%。
添加數據
public V put(K key, V value)獲取數據
public V get(Objectkey)刪除數據
public V remove(Objectkey)特有方法
它和SparseArray一樣同樣也有兩個更方便的獲取數據方法：
public K keyAt(int index) public V valueAt(int index)ArrayMap應用場景
- 數據量不大，最好在千級以內
- 數據結構類型爲Map類型
ArrayMap<Key,Value> arrayMap = new ArrayMap<>();總結
SparseArray和ArrayMap都差不多，使用哪個呢？
假設數據量都在千級以內的情況下：
1、如果key的類型已經確定爲int類型，那麼使用SparseArray，因爲它避免了自動裝箱的過程，如果key爲long類型，它還提供了一個LongSparseArray來確保key爲long類型時的使用
2、如果key類型爲其它的類型，則使用ArrayMap