Java中HashMap的hashcode的作用?

时间:2021-12-26 16:23:06

HashMap的hashcode的作用?

  1. hashCode的存在主要是用于查找的快捷性,如Hashtable,HashMap等,hashCode是用来在散列存储结构中确定对象的存储地址的;
  2. 如果两个对象相同,就是适用于equals(java.lang.Object) 方法,那么这两个对象的hashCode一定要相同;
  3. 如果对象的equals方法被重写,那么对象的hashCode也尽量重写,并且产生hashCode使用的对象,一定要和equals方法中使用的一致,否则就会违反上面提到的第2点;
  4. 两个对象的hashCode相同,并不一定表示两个对象就相同,也就是不一定适用于equals(java.lang.Object) 方法,只能够说明这两个对象在散列存储结构中,如Hashtable,他们“存放在同一个篮子里”。

什么时候需要重写?

一般的地方不需要重载hashCode,只有当类需要放在HashTable、HashMap、HashSet等等hash结构的集合时才会重载hashCode,那么为什么要重载hashCode呢?就HashMap来说,好比HashMap就是一个大内存块,里面有很多小内存块,小内存块里面是一系列的对象,可以利用hashCode来查找小内存块hashCode%size(小内存块数量),所以当equal相等时,hashCode必须相等,而且如果是object对象,必须重载hashCode和equal方法。

对于equal和hashcode的理解,何时需要重写

如何解决哈希冲突?

  1. 线性探查法(Linear Probing)
  2. 线性补偿探测法
  3. 随机探测

解决哈希(HASH)冲突的主要方法

查找的时候流程是如何?

1.hashcode是用来查找的,如果你学过数据结构就应该知道,在查找和排序这一章有
例如内存中有这样的位置
0 1 2 3 4 5 6 7
而我有个类,这个类有个字段叫ID,我要把这个类存放在以上8个位置之一,如果不用hashcode而任意存放,那么当查找时就需要到这八个位置里挨个去找,或者用二分法一类的算法。
但如果用hashcode那就会使效率提高很多。
我们这个类中有个字段叫ID,那么我们就定义我们的hashcode为ID%8,然后把我们的类存放在取得得余数那个位置。比如我们的ID为9,9除8的余数为1,那么我们就把该类存在1这个位置,如果ID是13,求得的余数是5,那么我们就把该类放在5这个位置。这样,以后在查找该类时就可以通过ID除 8求余数直接找到存放的位置了。
2.但是如果两个类有相同的hashcode怎么办那(我们假设上面的类的ID不是唯一的),例如9除以8和17除以8的余数都是1,那么这是不是合法的,回答是:可以这样。那么如何判断呢?在这个时候就需要定义 equals了。
也就是说,我们先通过 hashcode来判断两个类是否存放某个桶里,但这个桶里可能有很多类,那么我们就需要再通过 equals 来在这个桶里找到我们要的类。
那么。重写了equals(),为什么还要重写hashCode()呢?
想想,你要在一个桶里找东西,你必须先要找到这个桶啊,你不通过重写hashcode()来找到桶,光重写equals()有什么用啊

总的来说,Java中的集合(Collection)有两类,一类是List,再有一类是Set。你知道它们的区别吗?前者集合内的元素是有序的,元素可以重复;后者元素无序,但元素不可重复。那么这里就有一个比较严重的问题了:要想保证元素不重复,可两个元素是否重复应该依据什么来判断呢?这就是 Object.equals方法了。但是,如果每增加一个元素就检查一次,那么当元素很多时,后添加到集合中的元素比较的次数就非常多了。也就是说,如果集合中现在已经有1000个元素,那么第1001个元素加入集合时,它就要调用1000次equals方法。这显然会大大降低效率。

于是,Java采用了哈希表的原理。哈希算法也称为散列算法,是将数据依特定算法直接指定到一个地址上。关于哈希算法,这里就不详细介绍。可以这样简单理解,hashCode方法实际上返回的就是对象存储位置的映像。

这样一来,当集合要添加新的元素时,先调用这个元素的hashCode方法,就能定位到它应该放置的存储位置。如果这个位置上没有元素,它就可以直接存储在这个位置上,不用再进行任何比较了;如果这个位置上已经有元素了,就调用它的equals方法与新元素进行比较,相同的话就不存了,不相同就表示发生冲突了,散列表对于冲突有具体的解决办法,但最终还会将新元素保存在适当的位置。这样一来,实际调用equals方法的次数就大大降低了,几乎只需要一两次。

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