在Android开发中，有很多场景需要用到稀疏数组。稀疏数组是一个非常普遍的数据结构，用于存储大量零元素的二维数组。例如，在游戏开发中，我们可以使用稀疏数组来创建地图；在图像处理中，我们也可以使用稀疏数组来存储处理后的图像数据。但是，如果我们使用传统的二维数组来存储稀疏数据，会浪费大量的内存空间。因此，我们需要一种高效的方法来存储稀疏数组，以提高程序的性能和减少内存占用。
一、Hash表
Hash表是一种非常高效的数据结构，可以用于实现稀疏数组的存储。在Hash表中，我们使用键值对的方式来存储数据。每一个键值对由一个键和一个值组成。对于稀疏数组中的每一个非零元素，我们可以将其放入一个键值对中。键可以使用元素的坐标来表示，值可以存储元素的值。
public class SparseArray {
private final Map mArray = new HashMap();
public SparseArray() {}
public T get(int index) {
return mArray.get(index);
}
public void put(int index, T value) {
mArray.put(index, value);
}
public void delete(int index) {
mArray.remove(index);
}
public int size() {
return mArray.size();
}
}
以上是一个简单的泛型类实现的稀疏数组。我们使用HashMap来存储键值对。get方法可以根据键来获取值；put方法可以向数组中添加一个元素；delete方法可以删除数组中的一个元素；size方法可以获取数组的长度。
二、压缩矩阵存储
压缩矩阵存储是一种特殊的存储方式，可以有效地存储稀疏数组。在压缩矩阵中，我们把稀疏数组看作一个矩阵，然后按特定的规则来存储非零元素。具体来说，我们只存储非零元素的值、所在的行号和列号。对于每一个零元素，我们不需要进行任何存储，因为默认值就是零。
public class CompressedSparseArray {
private final int[] mIndices;
private final int[] mValues;
private final int mRows;
private final int mCols;
public CompressedSparseArray(int rows, int cols, int[] indices, int[] values) {
mRows = rows;
mCols = cols;
mIndices = indices;
mValues = values;
}
public int get(int row, int col) {
int start = mIndices[row];
int end = mIndices[row + 1];
for (int i = start; i < end; i++) {
if (col == mValues[i * 2]) {
return mValues[i * 2 + 1];
}
}
return 0;
}
}
以上是一个简单的压缩矩阵存储的实现。我们使用两个数组来存储非零元素的值和位置。其中，mIndices数组存储的是每一行的第一个非零元素的位置；mValues数组存储的是非零元素的值和列号。get方法可以根据行号和列号来获取对应的元素值。
三、BitSet
BitSet是一个位集合，可以用于存储稀疏数组。在BitSet中，每一个元素都只占用一个位（0或1）。对于稀疏数组中的每一个非零元素，我们可以将它对应的位设置为1。这样，我们可以用非常小的空间来存储稀疏数组。
public class SparseBitSet {
private int mSize = 0;
private final BitSet mBitSet = new BitSet();
public SparseBitSet(int size) {
mSize = size;
}
public void set(int index, boolean value) {
if (value) {
mBitSet.set(index);
} else {
mBitSet.clear(index);
}
}
public boolean get(int index) {
return mBitSet.get(index);
}
public int size() {
return mSize;
}
}
以上是一个简单的稀疏BitSet的实现。我们使用一个BitSet来存储数组中的元素。set方法可以将一个元素对应的位设置为1；get方法可以根据索引来获取对应的值；size方法可以获取数组的长度。
总结
以上是三种常用的高效存储稀疏数组的解决方案。Hash表是一种通用性更强的实现方式，可以存储任意类型的数据。压缩矩阵存储和BitSet的存储方式具有相似的存储原理，都是只存储非零元素，从而减少内存的占用。在具体的应用场景中，我们可以根据实际需要来选择合适的存储方式，以达到最优的效果。
原创文章，作者：小蓝，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/227828.html
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