HashMap 原理：
HashMap 是基于哈希表的 Map 接口实现的，内部存储的结构是使用哈希表的拉链结构（数组+链表）的方式，如下图所示
HashMap中默认的存储大小就是一个容量为16的数组，所以当我们创建出一个HashMap对象时，即使里面没有任何元素，也要分别一块内存空间给它，而且，
我们再不断的向HashMap里put数据时，当达到一定的容量限制时（这个容量满足这样的一个关系时候将会扩容：HashMap中的数据量>容量*加载因子，而
HashMap中默认的加载因子是0.75），HashMap的空间将会扩大，而且扩大后新的空间大约是原来的2倍，只要一满足扩容条件，HashMap的空间将会以2倍
的规律进行增大。假如我们有几十万、几百万条数据，那么HashMap要存储完这些数据将要不断的扩容，在此过程中也需要不断的做hash运算，这将对我们的
内存空间造成很大消耗和浪费。
用pixel手机做测试，存储10万条数据方法如下：
for (int i = 0; i <100000; i++) {
hashMap.put(i,"sunchao = "+i);
}
使用for循环，存储10万条数据，我们可以查看，当前测试APP的内存动态图如下：
测试HashMap存储10万条数据得出的内存动态图：
从抓取的APP的动态的图，我们可以发现，HashMap的消耗的最大内存达到了103.5MB。
ArrayMap的工作原理：
为了解决HashMap占内存的弊端，Android提供了内存效率更高的ArrayMap。它内部使用两个数组进行工作，其中一个数组记录
key换成hash值过后的顺序列表，另外一个数组按key的顺序记录Key-Value值，如下图所示
可以看出ArrayMap采用的是Key-Values映射数据结构。
ArrayMap中主要存储的数据的是两个数据
mHashs中存储出的是每个key的hash值，并且在这些key的hash值在数组当中是从小到大排序的。mArray的数组长度是mHashs的两倍，每两个元素分别
是key和value，这两元素对应mHashs中的hash值。在我们使用put方法进行存储数据的过程中，空间不够时，会发生如下扩容
BASE_SIZE = 4，先判断oSize值是否大于等于8，如果是则n=oSize*1.5，否则就判断是否大于等于4，是则n=8个，否则n=4个。
然后把老的数组中的数据复制到了新的数组当中如下
allocArrays和freeArrays方法中，。这两个方法的作用基本上就是当长度不够用，我们需要废弃掉老的数组，使用新的数组的时候，
把老的数组（包含mHashes和mArray）的数据添加到oArray当中，然后把oldArray赋值给mBaseCache（4个长度），如果再有
新的ArrayMap创建数组空间的时候，如果还是申请4个的空间，那么优先使用缓存下来的这个。
用pixel手机做测试，同样存储10万条数据方法如下：
for (int i = 0; i <100000; i++) {
arrayMap.put(i,"sunchao = "+i);
}
使用for循环，存储10万条数据，我们可以查看，当前测试APP的内存动态图如下：
测试ArrayMap存储10万条数据得出的内存动态图：
从抓取的APP的动态的图，我们可以发现，ArrayMap的消耗的最大内存达到了91.4MB。
从中可以得出结论： 在存储数据方面ArrayMap确实要比HashMap消耗的内存小。HashMap初始值16个长度，每次扩容的时候，
直接申请双倍的数组空间。ArrayMap每次扩容的时候，如果size长度大于8时申请size*1.5个长度，大于4小于8时申请8个，小于
4时申请4个。ArrayMap其实是申请了更少的内存空间，但是扩容的频率会更高，并且ArrayMap采用了一种独特的方式，能够重复
的利用因为数据扩容而遗留下来的数组空间，而HashMap没有这种设计。