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Android源码分析之SparseArray

 2014/4/16 23:15:05  xiaoweiz  博客园  我要评论(0)
  • 摘要:本来接下来应该分析MessageQueue了,可是我这几天正好在实际开发中又再次用到了SparseArray(之前有用到过一次,那次只是大概浏览了下源码,没做深入研究),于是在兴趣的推动下,花了些时间深入研究了下,趁着记忆还是新鲜的,就先在这里分析了。MessageQueue的分析应该会在本周末给出。和以往一样,首先我们来看看关键字段和ctor:privatestaticfinalObjectDELETED=newObject();privatebooleanmGarbage=false
  • 标签:android 源码 分析

  本来接下来应该分析MessageQueue了,可是我这几天正好在实际开发中又再次用到了SparseArray(之前有用到过一次,那次只是

大概浏览了下源码,没做深入研究),于是在兴趣的推动下,花了些时间深入研究了下,趁着记忆还是新鲜的,就先在这里分析了。

MessageQueue的分析应该会在本周末给出。

  和以往一样,首先我们来看看关键字段和ctor:

    private static final Object DELETED = new Object();
    private boolean mGarbage = false;

    private int[] mKeys;
    private Object[] mValues;
    private int mSize;

    /**
     * Creates a new SparseArray containing no mappings.
     */
    public SparseArray() {
        this(10);
    }

    /**
     * Creates a new SparseArray containing no mappings that will not
     * require any additional memory allocation to store the specified
     * number of mappings.  If you supply an initial capacity of 0, the
     * sparse array will be initialized with a light-weight representation
     * not requiring any additional array allocations.
     */
    public SparseArray(int initialCapacity) {
        if (initialCapacity == 0) {
            mKeys = ContainerHelpers.EMPTY_INTS;
            mValues = ContainerHelpers.EMPTY_OBJECTS;
        } else {
            initialCapacity = ArrayUtils.idealIntArraySize(initialCapacity);
            mKeys = new int[initialCapacity];
            mValues = new Object[initialCapacity];
        }
        mSize = 0;
    }

常量DELETED对象用来标记删除,如果某个位置的值是DELETED则表示这个位置没对应的元素(被删除了);

mGarbage在caozuo.html" target="_blank">删除操作中会被设置(置为true),表示接下来需要清理压缩了(compacting);

mkeys,mValues分别表示SparseArray的内部存储,即分别是key、value的存储数组;

mSize表示有效的key-value对的数目;

接下来来看ctor,无参版本会调用带参数的版本并且传递10,表示初始容量。我们可以看到如果initialCapacity=0的话,mkeys、mValues

会分别被初始化为EMPTY的东西,实际是长度为0的数组,不会产生内存分配;否则初始化2个数组为具体的大小,这里要留意一点就是代码

里并没有直接用你传递进来的值,而是调用了initialCapacity = ArrayUtils.idealIntArraySize(initialCapacity);来我们顺便看一下:

  public static int idealIntArraySize(int need) {
        return idealByteArraySize(need * 4) / 4;
    }

  public static int idealByteArraySize(int need) {
        for (int i = 4; i < 32; i++)
            if (need <= (1 << i) - 12)
                return (1 << i) - 12;

        return need;
    }

Android认为它这个方式是比较ideal的,比客户端直接传的值要好,所以经过这一堆运算后,initialCapacity很可能已经不是你当初传的值了。

最后都设置了mSize为0。

  接下来看2个依据key来得到value的方法:

  /**
     * Gets the Object mapped from the specified key, or <code>null</code>
     * if no such mapping has been made.
     */
    public E get(int key) {
        return get(key, null);
    }

    /**
     * Gets the Object mapped from the specified key, or the specified Object
     * if no such mapping has been made.
     */
    @SuppressWarnings("unchecked")
    public E get(int key, E valueIfKeyNotFound) {
        int i = ContainerHelpers.binarySearch(mKeys, mSize, key);

        if (i < 0 || mValues[i] == DELETED) {
            return valueIfKeyNotFound;
        } else {
            return (E) mValues[i];
        }
    }

看2个参数的get方法,你可以提供一个fallback的值,表示如果没找到key对应的值就返回你提供的这个值;SparseArray内部是通过二分

查找算法来search key的,顺便看看:

    // This is Arrays.binarySearch(), but doesn't do any argument validation.
    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
    }

如源码所说,这个版本和java.util.Arrays.java里的实现一样,只是省略了参数检查。二分查找大家大学都接触过,应该印象都比较深刻,

这里只说一点即最后没找到时的返回值~lo。如方法的doc所说,没找到的情况下会返回一个负值,那到底返回哪个负值呢,-1行不?其实

这里的~lo(取反)就相当于-(lo+1)(参看Arrays.binarySearch的实现)。为什么要这样做,因为我们不仅想表示没找到,还想返回

更多信息,即这个key如果要插进来应该在的位置(外面的代码只需要再次~即取反就可以得到这个信息)。接下来回到刚才的get方法,

明白了这里使用的二分查找这个方法就非常简单明了了。get内部通过binarySearch的返回值来做判断,如果是负的或i>=0但是位置i已经

被标记为删除了则返回valueIfKeyNotFound,否则直接返回(E) mValues[i]。

  接下来看一组delete/remove方法:

  /**
     * Removes the mapping from the specified key, if there was any.
     */
    public void delete(int key) {
        int i = ContainerHelpers.binarySearch(mKeys, mSize, key);

        if (i >= 0) {
            if (mValues[i] != DELETED) {
                mValues[i] = DELETED;
                mGarbage = true;
            }
        }
    }

    /**
     * Alias for {@link #delete(int)}.
     */
    public void remove(int key) {
        delete(key);
    }

    /**
     * Removes the mapping at the specified index.
     */
    public void removeAt(int index) {
        if (mValues[index] != DELETED) {
            mValues[index] = DELETED;
            mGarbage = true;
        }
    }

    /**
     * Remove a range of mappings as a batch.
     *
     * @param index Index to begin at
     * @param size Number of mappings to remove
     */
    public void removeAtRange(int index, int size) {
        final int end = Math.min(mSize, index + size);
        for (int i = index; i < end; i++) {
            removeAt(i);
        }
    }

delete(key)和remove(key)一样,都是先通过二分查找来找这个key,如果不存在则do nothing否则如果这个位置还没被标记为删除

则标记之,顺便设置mGarbage(之前提到过删除之类的操作都会设置这个值,表示接下来需要执行清理压缩操作了)。注意这里数组

的不同处理,没有直接移动数组元素(压缩处理)来删除这个key,而仅仅是标记操作。这2个方法都是通过key来进行操作,有时你可能

想基于index来执行某些操作,下面的removeAt(index)和removeAtRange(index, size)就是这样的方法,处理也都是如果位置i没标记

删除则标记之,并设置mGarbage的值。只是在removeAtRange中对上限做了保险处理即end = Math.min(mSize, index+size);

防止数组越界。

  接下来该打起来精神,睁大眼睛了,让我们一起来看看SparseArray的关键,我叫它清理压缩,上代码:

  private void gc() {
        // Log.e("SparseArray", "gc start with " + mSize);

        int n = mSize;
        int reusedIndex = 0;
        int[] keys = mKeys;
        Object[] values = mValues;

        for (int i = 0; i < n; i++) {
            Object val = values[i];

            if (val != DELETED) {
                if (i != reusedIndex) {
                    keys[reusedIndex] = keys[i];
                    values[reusedIndex] = val;
                    values[i] = null;
                }

                reusedIndex++;
            }
        }

        mGarbage = false;
        mSize = reusedIndex;

        // Log.e("SparseArray", "gc end with " + mSize);
    }

gc方法只有在mGarbage设置的时候才有可能调用,其总体思想是把靠后的有效元素(即没被删除的)往前(reusedIndex的位置)提,

从而达到清理压缩的目的。我们仔细分析下,首先初始化一些接下来要用到的值,这里特别留意下reusedIndex(源码中叫o,实在不好

理解,我按自己的理解重新命名了),初始化为0,指向第一个元素。接下来是遍历mValues数组的for循环,其内部是如果当前元素val是

DELETED则啥也不做,接着看下一个元素(注意此时reusedIndex不做任何改动);否则当前是个有效的元素,执行1,2:

1. reusedIndex不是当前的index则应该把当前元素拷贝到reusedIndex的位置(key和value都复制),当前位置的value清空(置null);

2. reusedIndex往前+1(每遇到一个有效元素),准备下次循环。

结束遍历之后reset mGarbage(因为刚刚做过了,暂时不需要了),更新mSize为reusedIndex(因为每遇到一个有效元素,reusedIndex

就+1,所以它的值就是新的mSize)。

  看完了删除我们来看put相关的方法,代码如下:

  /**
     * Adds a mapping from the specified key to the specified value,
     * replacing the previous mapping from the specified key if there
     * was one.
     */
    public void put(int key, E value) {
        int i = ContainerHelpers.binarySearch(mKeys, mSize, key);

        if (i >= 0) {
            mValues[i] = value;
        } else {
            i = ~i;

            if (i < mSize && mValues[i] == DELETED) {
                mKeys[i] = key;
                mValues[i] = value;
                return;
            }

            if (mGarbage && mSize >= mKeys.length) {
                gc();

                // Search again because indices may have changed.
                i = ~ContainerHelpers.binarySearch(mKeys, mSize, key);
            }

            if (mSize >= mKeys.length) {
                int n = ArrayUtils.idealIntArraySize(mSize + 1);

                int[] nkeys = new int[n];
                Object[] nvalues = new Object[n];

                // Log.e("SparseArray", "grow " + mKeys.length + " to " + n);
                System.arraycopy(mKeys, 0, nkeys, 0, mKeys.length);
                System.arraycopy(mValues, 0, nvalues, 0, mValues.length);

                mKeys = nkeys;
                mValues = nvalues;
            }

            if (mSize - i != 0) {
                // Log.e("SparseArray", "move " + (mSize - i));
                System.arraycopy(mKeys, i, mKeys, i + 1, mSize - i);
                System.arraycopy(mValues, i, mValues, i + 1, mSize - i);
            }

            mKeys[i] = key;
            mValues[i] = value;
            mSize++;
        }
    }

put的实现一般都是有这个key则覆盖原先的value,否则新插入一个。这里的也一样,首先先调用二分查找算法去找key,如果找到了

(i>=0)则直接更新mValues[i]为新值;否则就得想办法插入这对key-value,具体做法是:

1. 首先把二分查找的返回值取反(~),拿到要插入的位置信息;

2. 接下来看如果这个位置i在有效范围内(即不需要额外分配空间)且此位置被标记为删除了,则这就是个可以重用的位置,也就是我们

要找的插入位置,插入之,完事(return);

3. 不然的话(也就是说i超出了有效范围或者没超出但位置i是有效元素),如果mGarbage被设置了且mSize >= mKeys.length,

表示该执行gc算法了,执行之,接着重新利用二分查找算法确定下key的新位置(因为index可能变了)。

接下来,如果mSize >= mKeys.length(即key数组不够用了或者说到了要分配更多内存的临界点了),利用mSize计算新的capacity,

int n = ArrayUtils.idealIntArraySize(mSize + 1); 分配新的数组,将旧内容拷过去,接着将mKeys, mValues指向新分配

的数组。然后看下i如果在有效范围内,则应该把现在从位置i开始的元素移动到位置i+1处(把i的位置腾出来给新put的元素让位),

以此类推,到mSize-1的位置为止(mSize-1位置的元素移动到mSize的位置)。最后将put的元素插在第i的位置上,mSize++,

最终结束整个put操作。

  长舒一口气啊,接着来看看几个非常简单的方法,

  /**
     * Returns the number of key-value mappings that this SparseArray
     * currently stores.
     */
    public int size() {
        if (mGarbage) {
            gc();
        }

        return mSize;
    }

    /**
     * Given an index in the range <code>0...size()-1</code>, returns
     * the key from the <code>index</code>th key-value mapping that this
     * SparseArray stores.
     *
     * <p>The keys corresponding to indices in ascending order are guaranteed to
     * be in ascending order, e.g., <code>keyAt(0)</code> will return the
     * smallest key and <code>keyAt(size()-1)</code> will return the largest
     * key.</p>
     */
    public int keyAt(int index) {
        if (mGarbage) {
            gc();
        }

        return mKeys[index];
    }

    /**
     * Given an index in the range <code>0...size()-1</code>, returns
     * the value from the <code>index</code>th key-value mapping that this
     * SparseArray stores.
     *
     * <p>The values corresponding to indices in ascending order are guaranteed
     * to be associated with keys in ascending order, e.g.,
     * <code>valueAt(0)</code> will return the value associated with the
     * smallest key and <code>valueAt(size()-1)</code> will return the value
     * associated with the largest key.</p>
     */
    @SuppressWarnings("unchecked")
    public E valueAt(int index) {
        if (mGarbage) {
            gc();
        }

        return (E) mValues[index];
    }

    /**
     * Given an index in the range <code>0...size()-1</code>, sets a new
     * value for the <code>index</code>th key-value mapping that this
     * SparseArray stores.
     */
    public void setValueAt(int index, E value) {
        if (mGarbage) {
            gc();
        }

        mValues[index] = value;
    }

    /**
     * Returns the index for which {@link #keyAt} would return the
     * specified key, or a negative number if the specified
     * key is not mapped.
     */
    public int indexOfKey(int key) {
        if (mGarbage) {
            gc();
        }

        return ContainerHelpers.binarySearch(mKeys, mSize, key);
    }

    /**
     * Returns an index for which {@link #valueAt} would return the
     * specified key, or a negative number if no keys map to the
     * specified value.
     * <p>Beware that this is a linear search, unlike lookups by key,
     * and that multiple keys can map to the same value and this will
     * find only one of them.
     * <p>Note also that unlike most collections' {@code indexOf} methods,
     * this method compares values using {@code ==} rather than {@code equals}.
     */
    public int indexOfValue(E value) {
        if (mGarbage) {
            gc();
        }

        for (int i = 0; i < mSize; i++)
            if (mValues[i] == value)
                return i;

        return -1;
    }

    /**
     * Removes all key-value mappings from this SparseArray.
     */
    public void clear() {
        int n = mSize;
        Object[] values = mValues;

        for (int i = 0; i < n; i++) {
            values[i] = null;
        }

        mSize = 0;
        mGarbage = false;
    }

size()方法返回当前有效的key-value对的数目,值得注意的是在其内部都会有条件的执行gc方法,因为之前的操作可能导致mGarbage

被设置了,所以必须执行下清理压缩才能返回最新的值;keyAt(index)和valueAt(index)提供了遍历SparseArray的方法,如下:

  for (int i = 0; i < sparseArray.size(); i++) {
        System.out.println("key = " + sparseArray.keyAt(i) + ", value = " + sparseArray.valueAt(i));
    }

同样和size()方法一样其内部也都会有条件的执行gc方法,注意你传递的index必须在[0, size()-1]之间,否则会数组越界。

setValueAt让你像使用数组一样设置某个位置处的值,同样会有条件的执行gc方法。

indexOfKey通过二分查找来search key的位置;indexOfValue在整个mValues数组中遍历查找value,有则返回对应的index

否则返回-1。

clear()方法清空了mValues数组,重置了mSize,mGarbage,但请注意并没动mKeys数组;

  最后我们看下SparseArray的最后一个方法append,源码如下:

  /**
     * Puts a key/value pair into the array, optimizing for the case where
     * the key is greater than all existing keys in the array.
     */
    public void append(int key, E value) {
        if (mSize != 0 && key <= mKeys[mSize - 1]) {
            put(key, value);
            return;
        }

        if (mGarbage && mSize >= mKeys.length) {
            gc();
        }

        int pos = mSize;
        if (pos >= mKeys.length) {
            int n = ArrayUtils.idealIntArraySize(pos + 1);

            int[] nkeys = new int[n];
            Object[] nvalues = new Object[n];

            // Log.e("SparseArray", "grow " + mKeys.length + " to " + n);
            System.arraycopy(mKeys, 0, nkeys, 0, mKeys.length);
            System.arraycopy(mValues, 0, nvalues, 0, mValues.length);

            mKeys = nkeys;
            mValues = nvalues;
        }

        mKeys[pos] = key;
        mValues[pos] = value;
        mSize = pos + 1;
    }

看源码我们知道,当mSize != 0且key<=SparseArray中最大的key时,则直接调用put方法;否则当key比现存所有的key都大,

这种情况下我们执行的只是put方法中i==mSize的部分(小分支,所以说是个优化相比直接调用put方法)。

  目前为止,SparseArray类的所有关键代码都已经分析完毕,希望对各位平时的开发有所帮助(由于本人水平有限,欢迎批评指正)。

 

 

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