Android面试题:App性能优化之Java和Kotlin常见的数据结构

简介: Java数据结构摘要:ArrayList基于数组,适合查找和修改;LinkedList适合插入删除;HashMap1.8后用数组+链表/红黑树,初始化时预估容量可避免扩容。SparseArray优化查找,ArrayMap减少冲突。Kotlin优化摘要:Kotlin的List用`listOf/mutableListOf`,Map用`mapOf/mutableMapOf`,支持操作符重载和扩展函数。序列提供懒加载,解构用于遍历Map,扩展函数默认参数增强灵活性。

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Java常见数据结构特点

ArrayList

  • ArrayList底层是基于数组实现
  • add、删除元素需要进行元素位移耗性能,但查找和修改块
  • 适合不需要频繁添加删除的

链表

  • LinkedList 是双链表插入和删除节点快,查找和修改耗时

HashMap

  • 1.7之前是数组+链表;1.8之后是数组+链表+红黑树
  • 计算key的位置时用的位运算:h & (length-1),位运算更快
  • HashMap对应的key、value是一一对应的唯一的
扩容
  • 默认HashMap大小是16,必须是2的倍数
  • 加载因子:默认是0.75
  • 阈值:0.75 * 16 = 12的时候扩容
  • 扩容是为了避免冲突,提升性能,扩容的时候会重新计算哈希,比较耗性能
  • 要尽量避免扩容,初始化的时候要设置HashMap的大小,会自动计算到最接近的2的次幂
  • HashMap真正初始化的时候是在put的时候,节约内存
  • 为什么是2的次幂,是为了计算index:h & (length-1),后面是1111,计算index更不容易碰撞
  • HashMap是用空间换时间

HashMap的一个经典的优化就是初始化时,尽可能的设置要初始化的容量,尽量避免扩容的发生

SparseArray

  • 原理是2个数组,key一个数组,value一个数组,key和value一一对应
  • key是int,value是object
  • key数组是按照大小顺序排,查找的时候是2分查找,提升性能
  • remove的时候,不会真的移除,而是会做个标记,这样不用arraycopy,下次再put就是一个赋值操作,提升性能
  • 会越用越快,缺点是key只能是int

ArrayMap

  • 原理是HashMap+SparseArray,也是2个数组,key数组和value数组,不过key不限于int
  • key的计算和HashMap一样,不过有哈希冲突时,没有用链表而是追加到后面

Kotlin中的优化

Kotlin提供了一些优化和特性来简化和高效地操作常见的数据结构,如 ListMap。以下是一些针对这些数据结构的优化和特性示例:

List

  1. Immutable Lists: 使用 listOf() 创建不可变列表。
  2. Mutable Lists: 使用 mutableListOf() 创建可变列表。
  3. 操作符重载: 你可以使用标准库中的高阶函数、扩展函数和操作符重载来高效地操作列表。
// 创建不可变列表
val numbers: List<Int> = listOf(1, 2, 3, 4, 5)

// 创建可变列表
val mutableNumbers: MutableList<Int> = mutableListOf(1, 2, 3)
mutableNumbers.add(4)

// 使用扩展函数
val doubled = numbers.map { it * 2 }  // [2, 4, 6, 8, 10]
val filtered = numbers.filter { it > 2 }  // [3, 4, 5]

Map

  1. Immutable Maps: 使用 mapOf() 创建不可变映射。
  2. Mutable Maps: 使用 mutableMapOf() 创建可变映射。
  3. Destructuring: 优化遍历和解构键值对。
// 创建不可变映射
val map: Map<String, Int> = mapOf("a" to 1, "b" to 2, "c" to 3)

// 创建可变映射
val mutableMap: MutableMap<String, Int> = mutableMapOf("x" to 10, "y" to 20)
mutableMap["z"] = 30

// 使用扩展函数
val keys = map.keys  // 获取所有的键
val values = map.values  // 获取所有的值

// Destructuring
for ((key, value) in map) {
    println("Key: $key, Value: $value")
}

特定优化和高级功能

1、Kotlin的序列提供了懒加载特性,有助于处理大量数据。
2、在扩展函数中使用默认参数提高代码可读性和灵活性。

// Lazy Sequence
val lazyList = listOf(1, 2, 3, 4, 5).asSequence()
    .filter { it % 2 == 0 }
    .map { it * 2 }
    .toList()

// 使用默认参数的扩展函数
fun List<Int>.sum(defaultValue: Int = 0): Int {
    return this.fold(defaultValue) { acc, i -> acc + i }
}

val sum = listOf(1, 2, 3).sum()  // 默认参数,结果是6
val sumWithInitial = listOf(1, 2, 3).sum(10)  // 初始值为10,结果是16

通过这些优化和特性,Kotlin使得操作常见数据结构变得更加简洁和高效。同时,通过深入使用Kotlin标准库中的扩展函数和特性,我们也可以大大简化代码并提高其可读性和可维护性。


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