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安卓开发数据结构详解
安卓开发中常用数据结构详解
基础集合类
安卓开发中，Java/Kotlin 的基础集合类是核心工具,需根据场景选择合适类型。
| 数据结构 | 特点 | 适用场景 |
|---|---|---|
ArrayList |
动态数组，支持随机访问，内存连续 | 频繁读取、少量插入/删除 |
LinkedList |
链表结构，插入/删除高效，随机访问慢（O(n)） | 频繁插入/删除、少读取 |
HashMap |
键值对存储，基于哈希表，增删查改平均 O(1) | 快速查找、键值关联存储 |
HashSet |
基于 HashMap 实现，无重复元素 |
去重、元素存在性判断 |
安卓特有数据结构
Android 提供优化后的集合类,专为移动端内存和性能设计。
| 数据结构 | 特点 | 适用场景 |
|---|---|---|
SparseArray |
键为 int 的优化版本，节省内存（无装箱开销） |
存储 int 键的键值对（如 View ID） |
SparseBooleanArray |
针对布尔值存储的优化版本 | 少量布尔值存储 |
LongSparseArray |
键为 long 的优化版本 |
长整型键值对存储 |
Bundle |
键值对容器，支持序列化，用于 Activity/Fragment 数据传递 | 组件间轻量级数据传递 |
Parcelable |
高效序列化接口，比 Serializable 性能更好 |
跨进程通信、保存实例状态 |
高级数据结构
部分复杂场景需借助高级数据结构或第三方库。
| 数据结构 | 特点 | 适用场景 |
|---|---|---|
LiveData |
可观察的数据容器，生命周期感知 | MVVM 架构下的数据响应式更新 |
Flowable |
支持背压处理的响应式流（需 RxJava/Coroutines） | 异步数据处理、事件流管理 |
LruCache |
最近最少使用缓存，固定内存大小 | 内存缓存（如图片缓存） |
ArrayMap |
轻量级键值对存储，性能优于 HashMap（小规模数据） |
小规模键值对存储 |
性能优化建议
| 场景 | 优化方案 | 原因 |
|---|---|---|
| 大量键值对存储 | 优先使用 SparseArray 代替 HashMap |
减少装箱开销，降低内存占用 |
| 频繁插入/删除 | 选择 LinkedList 而非 ArrayList |
链表插入/删除时间复杂度为 O(1) |
| 跨进程数据传递 | 实现 Parcelable 接口 |
比 Serializable 更高效 |
| 内存敏感场景 | 使用 ArrayMap 或 SparseArray |
减少内存碎片和对象创建开销 |
相关问题与解答
问题1：为什么 Android 推荐使用 SparseArray 而不是 HashMap？
解答：SparseArray 专为 Android 优化，键为 int 类型，避免了自动装箱（Integer）带来的额外内存开销。
HashMap存储键int时会转为Integer对象，增加内存消耗。SparseArray直接存储int键，内存占用更低，尤其适合存储 View ID 等场景。
问题2：Parcelable 与 Serializable 的区别是什么？
解答：
| 特性 | Parcelable | Serializable |
|———————|—————————————|————————————-|
| 性能 | 更高（无需反射，手动编码） | 较低（依赖反射机制） |
| 兼容性 | 仅支持 Android 平台 | 跨平台通用 |
| 实现复杂度 | 需手动实现 writeToParcel 和 CREATOR | 自动生成（需实现 Serializable 接口）|
| 适用场景 | 高性能要求的场景（如 UI 组件传递） | 跨平台序列化需求 |
：在 Android 开发中，优先使用 Parcelable 以提高性能
