[Android] Sparse Array 와 HashMap 비교하기

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보통 작업을 하다 보면, Map<Integer, Object>를 사용하게 되면, SparseArray 더욱 좋은 Performance를 가지고 있으니 바꾸라는 Lint가 뜬다.

SparseArray는 Primitive type의 키를 가질때, HashMap 으로 대체될 수 있다.

SparseArray 가 가지는 장점으로는 HashMap 과는 달리 내부에서 객체를 생성하지 않아, 더 높은 퍼포먼스를 가진다고한다. 그렇게 때문에 Wrapper 클래스로 boxing 할 필요가 없어 또한 이점을 가진다.

SparseArray의 주 목적은 객체 대신 객체를 키로 사용하여 메모리를 절약한다는 것이다.

단점으로는 안드로이드에서만 동작하기 때문에 안드로이드에 높은 의존성을 가진다.

HashMap은  아래와 같이 변환되어 사용될 수 있다.

SparseArray          <Integer, Object>
SparseBooleanArray   <Integer, Boolean>
SparseIntArray       <Integer, Integer>
SparseLongArray      <Integer, Long>
LongSparseArray      <Long, Object>
LongSparseLongArray  <Long, Long>

또한 메모리 관점에서 이 둘을 비교해본다면, 가령 1000개의 원소를 가지는 SparseIntArray 와 HashMap<Integer, Integer> 가 있다고 생각해보자.

SparseIntArray:

class SparseIntArray {
    int[] keys;
    int[] values;
    int size;
}

Class = 12 + 3 * 4 = 24 bytes
Array = 20 + 1000 * 4 = 4024 bytes
Total = 8,072 bytes

HashMap:

class HashMap<K, V> {
    Entry<K, V>[] table;
    Entry<K, V> forNull;
    int size;
    int modCount;
    int threshold;
    Set<K> keys
    Set<Entry<K, V>> entries;
    Collection<V> values;
}

Class = 12 + 8 * 4 = 48 bytes
Entry = 32 + 16 + 16 = 64 bytes
Array = 20 + 1000 * 64 = 64024 bytes
Total = 64,136 bytes

Class = 12 bytes + (n instance variables) * 4 bytes
Array = 20 bytes + (n elements) * (element size)
Entry = 32 bytes + (1st element size) + (2nd element size)

(오라클 도큐먼트 참고)