Effizientes Speichermanagement ist ein kritischer Faktor zur Verbesserung der Leistung mobiler Anwendungen, insbesondere in ressourcenbeschränkten Umgebungen. Diese Studie bewertet umfassend den Speicherverbrauch verschiedener Datenstrukturen auf Android-Smartphones mit unterschiedlichen Hardware-Architekturen, einschließlich Snapdragon 732G, Snapdragon 805 und Dimensity 9300. Die Analyse verwendet statistische Kennzahlen wie Standardabweichung, Minimum, Median und Maximum der Speichernutzung, um die Effizienz verschiedener Datenstrukturen zu bewerten. Empirische Ergebnisse zeigen, dass primitive Datenstrukturen signifikant geringere Speicherüberhänge aufweisen als komplexere Strukturen wie LinkedList und ArrayList, die dazu neigen, die Spezialisierung zu fragmentieren und den Speicherbereinigungsaufwand (GC) zu erhöhen. Eine bedeutende Veränderung ist die Testung der Primitive Array-Datenstruktur zwischen API 30 und API 33, die einen Rückgang des Speicherverbrauchs um fast 61 % erlebte. Diese Ergebnisse bieten wertvolle Einblicke für Android-Entwickler, die fundierte Entscheidungen bei der Auswahl optimaler Datenstrukturen treffen können, um die Speichereffizienz zu verbessern, die Anwendungs-Latenz zu verringern und die gesamte Benutzererfahrung zu verbessern.
Harnaningrum et al. (Wed,) haben diese Frage untersucht.