选择合适的数据结构不仅能够优化内存使用，还能提升应用的性能。例如，在处理大量数据时，使用 SparseArray 代替 HashMap 可以有效减少内存开销；而在需要频繁插入和删除操作的情况下，LinkedList 则是更好的选择。
在 Android 开发中，性能优化是一个永恒的话题。无论是减少内存占用、提高应用响应速度，还是优化用户体验，选择合适的数据结构都是至关重要的一步。Android SDK 和 Java 标准库中早已提供了许多隐藏款数据结构——它们专为特定场景设计，能显著减少内存开销、提升运行效率。
SparseArray
替代了传统的 HashMap，避免了自动装箱带来的内存开销。适用于键为整数且数据量较小的场景。
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SparseArray<String> sparseArray = new SparseArray<>();sparseArray.put(1, "One");sparseArray.put(2, "Two");String value = sparseArray.get(1); // 获取键为1的值1.2.3.4.
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ArrayMap
相比 HashMap，ArrayMap 的内存占用更小，适合小规模数据。它同样适用于键值对数量较少的情况。
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ArrayMap<String, Integer> arrayMap = new ArrayMap<>();arrayMap.put("One", 1);arrayMap.put("Two", 2);int value = arrayMap.get("One"); // 获取键为"One"的值1.2.3.4.
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LongSparseArray
类似于 SparseArray，但键为 long 类型。适用于键为长整数的场景。
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LongSparseArray<String> longSparseArray = new LongSparseArray<>();longSparseArray.put(1L, "One");longSparseArray.put(2L, "Two");String value = longSparseArray.get(1L); // 获取键为1L的值1.2.3.4.
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SparseXXXXArray
用于存储 boolean、int、long 等类型的值，避免了装箱操作，提高了性能。
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SparseBooleanArray sparseBooleanArray = new SparseBooleanArray();sparseBooleanArray.put(1, true);sparseBooleanArray.put(2, false);boolean value = sparseBooleanArray.get(1); // 获取键为1的值
SparseIntArray sparseIntArray = new SparseIntArray();sparseIntArray.put(1, 10);sparseIntArray.put(2, 20);int intValue = sparseIntArray.get(1); // 获取键为1的值
SparseLongArray sparseLongArray = new SparseLongArray();sparseLongArray.put(1, 100L);sparseLongArray.put(2, 200L);long longValue = sparseLongArray.get(1); // 获取键为1的值1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.
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LinkedList
插入和删除操作效率高，但随机访问较慢。适用于频繁插入和删除的场景。
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LinkedList<String> linkedList = new LinkedList<>();linkedList.add("One");linkedList.add("Two");linkedList.addFirst("Zero"); // 在头部插入linkedList.remove("One"); // 删除元素1.2.3.4.5.
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HashSet
基于 HashMap，存储唯一元素，查找速度快。适用于需要快速查找且元素唯一的场景。
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HashSet<String> hashSet = new HashSet<>();hashSet.add("One");hashSet.add("Two");hashSet.add("One"); // 重复元素不会被添加1.2.3.4.
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TreeSet
基于 TreeMap，元素有序，查找和插入的时间复杂度为 O(log n)。适用于需要有序且唯一元素的场景。
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TreeSet<String> treeSet = new TreeSet<>();treeSet.add("One");treeSet.add("Two");treeSet.add("Three");1.2.3.4.
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EnumSet
专为枚举类型设计，内存占用小，性能高。适用于存储枚举类型。
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enum Color { RED, GREEN, BLUE }EnumSet<Color> enumSet = EnumSet.of(Color.RED, Color.GREEN);1.2.
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Circular Buffer（环形缓冲区）
固定大小，循环覆盖旧数据，适合流式数据。适用于需要固定大小缓冲区的场景。
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ArrayDeque<Integer> circularBuffer = new ArrayDeque<>(5);circularBuffer.add(1);circularBuffer.add(2);circularBuffer.add(3);circularBuffer.add(4);circularBuffer.add(5);circularBuffer.add(6); // 6进入，1被移除1.2.3.4.5.6.7.
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LruCache
基于 LRU 算法，自动移除最近最少使用的数据。适用于缓存数据。
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import android.util.LruCache;
LruCache<String, Bitmap> lruCache = new LruCache<>(1024 * 1024 * 5); // 5MB缓存lruCache.put("key1", bitmap1);lruCache.put("key2", bitmap2);Bitmap bitmap = lruCache.get("key1"); // 获取键为"key1"的值1.2.3.4.5.6.
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ConcurrentHashMap
线程安全，适合高并发场景。适用于多线程环境下的键值对存储。
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import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
ConcurrentHashMap<String, Integer> concurrentHashMap = new ConcurrentHashMap<>();concurrentHashMap.put("One", 1);concurrentHashMap.put("Two", 2);int value = concurrentHashMap.get("One"); // 获取键为"One"的值1.2.3.4.5.6.
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CopyOnWriteArrayList
线程安全，写操作时复制整个列表。适用于读多写少的并发场景。
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import java.util.concurrent.CopyOnWriteArrayList;
CopyOnWriteArrayList<String> copyOnWriteArrayList = new CopyOnWriteArrayList<>();copyOnWriteArrayList.add("One");copyOnWriteArrayList.add("Two");copyOnWriteArrayList.add("Three");1.2.3.4.5.6.
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PriorityQueue
基于优先级堆，元素按优先级排序。适用于需要优先级排序的场景。
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import java.util.PriorityQueue;
PriorityQueue<Integer> priorityQueue = new PriorityQueue<>();priorityQueue.add(3);priorityQueue.add(1);priorityQueue.add(2);int top = priorityQueue.poll(); // 获取并移除优先级最高的元素1.2.3.4.5.6.7.
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WeakHashMap
键为弱引用，适合缓存。避免内存泄漏，适用于缓存数据。
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import java.util.WeakHashMap;
WeakHashMap<String, Bitmap> weakHashMap = new WeakHashMap<>();weakHashMap.put("key1", bitmap1);weakHashMap.put("key2", bitmap2);Bitmap bitmap = weakHashMap.get("key1"); // 获取键为"key1"的值1.2.3.4.5.6.
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LinkedHashMap
保持插入顺序或访问顺序。适用于需要有序键值对的场景。
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import java.util.LinkedHashMap;
LinkedHashMap<String, Integer> linkedHashMap = new LinkedHashMap<>();linkedHashMap.put("One", 1);linkedHashMap.put("Two", 2);linkedHashMap.put("Three", 3);1.2.3.4.5.6.
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ArrayDeque
双端队列，高效插入和删除。适用于需要双端操作的场景。
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import java.util.ArrayDeque;
ArrayDeque<String> arrayDeque = new ArrayDeque<>();arrayDeque.add("One");arrayDeque.add("Two");arrayDeque.addFirst("Zero"); // 在头部插入arrayDeque.removeLast(); // 删除尾部元素1.2.3.4.5.6.7.
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BitSet
高效存储布尔值，节省内存。适用于需要存储大量布尔值的场景。
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import java.util.BitSet;
BitSet bitSet = new BitSet(10);bitSet.set(1);bitSet.set(2);boolean value = bitSet.get(1); // 获取索引为1的值1.2.3.4.5.6.
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Atomic Classes
线程安全，适合高并发场景。适用于多线程环境下的原子操作。
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import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger(0);atomicInteger.incrementAndGet(); // 原子性增加1.2.3.4.
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Collections.unmodifiableXXXX
创建不可变集合，防止意外修改。适用于需要不可变集合的场景。
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import java.util.Collections;import java.util.ArrayList;
ArrayList<String> list = new ArrayList<>();list.add("One");list.add("Two");List<String> unmodifiableList = Collections.unmodifiableList(list);1.2.3.4.5.6.7.
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实际应用场景
缓存机制：使用 LruCache 可以有效地管理缓存，自动移除最近最少使用的数据，确保缓存不会占用过多内存。
多线程环境：在多线程环境中，ConcurrentHashMap 和 CopyOnWriteArrayList 提供了线程安全的解决方案，避免了锁的竞争。
布尔值存储：如果需要存储大量的布尔值，BitSet 是一个非常好的选择，它能够大大节省内存空间。
选择合适的数据结构不仅能够优化内存使用，还能提升应用的性能。例如，在处理大量数据时，使用 SparseArray 代替 HashMap 可以有效减少内存开销；而在需要频繁插入和删除操作的情况下，LinkedList 则是更好的选择。
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