高效存储Android稀疏数组的解决方案

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。