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hashCode

在前面三篇博文中 LZ 讲解了(HashMapHashSetHashTable),在其中 LZ 不断地讲解他们的 put 和 get 方法,在这两个方法中计算 key 的 hashCode 应该是最重要也是最精华的部分,所以下面 LZ 揭开 hashCode 的“神秘”面纱。

hashCode 的作用

要想了解一个方法的内在原理,我们首先需要明白它是干什么的,也就是这个方法的作用。在讲解数组时(java 提高篇(十八)——数组),我们提到数组是java中效率最高的数据结构,但是“最高”是有前提的。第一我们需要知道所查询数据的所在位置。第二:如果我们进行迭代查找时,数据量一定要小,对于大数据量而言一般推荐集合。

在 Java 集合中有两类,一类是 List,一类是 Set 他们之间的区别就在于 List 集合中的元素师有序的,且可以重复,而 Set 集合中元素是无序不可重复的。对于 List 好处理,但是对于 Set 而言我们要如何来保证元素不重复呢?通过迭代来 equals() 是否相等。数据量小还可以接受,当我们的数据量大的时候效率可想而知(当然我们可以利用算法进行优化)。比如我们向 HashSet 插入 1000 数据,难道我们真的要迭代 1000 次,调用 1000 次 equals() 方法吗?hashCode 提供了解决方案。怎么实现?我们先看 hashCode 的源码(Object)。


    public native int hashCode();

它是一个本地方法,它的实现与本地机器有关,这里我们暂且认为他返回的是对象存储的物理位置(实际上不是,这里写是便于理解)。当我们向一个集合中添加某个元素,集合会首先调用 hashCode 方法,这样就可以直接定位它所存储的位置,若该处没有其他元素,则直接保存。若该处已经有元素存在,就调用 equals 方法来匹配这两个元素是否相同,相同则不存,不同则散列到其他位置(具体情况请参考(Java 提高篇()—–HashMap))。这样处理,当我们存入大量元素时就可以大大减少调用 equals() 方法的次数,极大地提高了效率。

所以 hashCode 在上面扮演的角色为寻域(寻找某个对象在集合中区域位置)。hashCode 可以将集合分成若干个区域,每个对象都可以计算出他们的 hash 码,可以将 hash 码分组,每个分组对应着某个存储区域,根据一个对象的 hash 码就可以确定该对象所存储区域,这样就大大减少查询匹配元素的数量,提高了查询效率。

hashCode 对于一个对象的重要性

hashCode 重要么?不重要,对于 List 集合、数组而言,他就是一个累赘,但是对于 HashMap、HashSet、HashTable 而言,它变得异常重要。所以在使用 HashMap、HashSet、HashTable 时一定要注意 hashCode。对于一个对象而言,其 hashCode 过程就是一个简单的 Hash 算法的实现,其实现过程对你实现对象的存取过程起到非常重要的作用。

在前面 LZ 提到了 HashMap 和 HashTable 两种数据结构,虽然他们存在若干个区别,但是他们的实现原理是相同的,这里我以 HashTable 为例阐述 hashCode 对于一个对象的重要性。

一个对象势必会存在若干个属性,如何选择属性来进行散列考验着一个人的设计能力。如果我们将所有属性进行散列,这必定会是一个糟糕的设计,因为对象的 hashCode 方法无时无刻不是在被调用,如果太多的属性参与散列,那么需要的操作数时间将会大大增加,这将严重影响程序的性能。但是如果较少属相参与散列,散列的多样性会削弱,会产生大量的散列“冲突”,除了不能够很好的利用空间外,在某种程度也会影响对象的查询效率。其实这两者是一个矛盾体,散列的多样性会带来性能的降低。

那么如何对对象的 hashCode 进行设计,LZ 也没有经验。从网上查到了这样一种解决方案:设置一个缓存标识来缓存当前的散列码,只有当参与散列的对象改变时才会重新计算,否则调用缓存的 hashCode,这样就可以从很大程度上提高性能。

在 HashTable 计算某个对象在 table[] 数组中的索引位置,其代码如下:


    int index = (hash & 0x7FFFFFFF) % tab.length;

为什么要 &0x7FFFFFFF?因为某些对象的 hashCode 可能会为负值,与 0x7FFFFFFF 进行与运算可以确保 index 为一个正数。通过这步我可以直接定位某个对象的位置,所以从理论上来说我们是完全可以利用 hashCode 直接定位对象的散列表中的位置,但是为什么会存在一个 key-value 的键值对,利用 key 的 hashCode 来存入数据而不是直接存放 value 呢?这就关系 HashTable 性能问题的最重要的问题:Hash 冲突!

我们知道冲突的产生是由于不同的对象产生了相同的散列码,假如我们设计对象的散列码可以确保 99.999999999% 的不重复,但是有一种绝对且几乎不可能遇到的冲突你是绝对避免不了的。我们知道 hashcode 返回的是 int,它的值只可能在 int 范围内。如果我们存放的数据超过了 int 的范围呢?这样就必定会产生两个相同的 index,这时在 index 位置处会存储两个对象,我们就可以利用 key 本身来进行判断。所以具有相索引的对象,在该 index 位置处存在多个对象,我们必须依靠 key 的 hashCode和key 本身来进行区分。

hashCode 与 equals

在 Java 中 hashCode 的实现总是伴随着 equals,他们是紧密配合的,你要是自己设计了其中一个,就要设计另外一个。当然在多数情况下,这两个方法是不用我们考虑的,直接使用默认方法就可以帮助我们解决很多问题。但是在有些情况,我们必须要自己动手来实现它,才能确保程序更好的运作。

对于 equals,我们必须遵循如下规则:

对称性:如果 x.equals(y) 返回是“true”,那么 y.equals(x) 也应该返回是“true”。

反射性:x.equals(x) 必须返回是“true”。

类推性:如果 x.equals(y) 返回是“true”,而且 y.equals(z) 返回是“true”,那么 z.equals(x) 也应该返回是“true”。

一致性:如果 x.equals(y) 返回是“true”,只要x和y内容一直不变,不管你重复 x.equals(y) 多少次,返回都是“true”。

任何情况下,x.equals(null),永远返回是“false”;x.equals(和x不同类型的对象)永远返回是“false”。

对于 hashCode,我们应该遵循如下规则:

  1. 在一个应用程序执行期间,如果一个对象的 equals 方法做比较所用到的信息没有被修改的话,则对该对象调用 hashCode 方法多次,它必须始终如一地返回同一个整数。

  2. 如果两个对象根据 equals(Object o) 方法是相等的,则调用这两个对象中任一对象的 hashCode 方法必须产生相同的整数结果。

  3. 如果两个对象根据 equals(Object o) 方法是不相等的,则调用这两个对象中任一个对象的 hashCode 方法,不要求产生不同的整数结果。但如果能不同,则可能提高散列表的性能。

至于两者之间的关联关系,我们只需要记住如下即可:

如果 x.equals(y) 返回“true”,那么 x 和 y 的 hashCode() 必须相等。

如果 x.equals(y) 返回“false”,那么 x 和 y 的 hashCode() 有可能相等,也有可能不等。

理清了上面的关系我们就知道他们两者是如何配合起来工作的。先看下图:

fig.1

整个处理流程是:

1、判断两个对象的 hashcode 是否相等,若不等,则认为两个对象不等,完毕,若相等,则比较 equals。

2、若两个对象的 equals 不等,则可以认为两个对象不等,否则认为他们相等。

实例:

    public class Person {
        private int age;
        private int sex;    //0:男,1:女
        private String name;

        private final int PRIME = 37;

        Person(int age ,int sex ,String name){
            this.age = age;
            this.sex = sex;
            this.name = name;
        }

        /** 省略getter、setter方法 **/

        @Override
        public int hashCode() {
            System.out.println("调用hashCode方法...........");

            int hashResult = 1;
            hashResult = (hashResult + Integer.valueOf(age).hashCode() + Integer.valueOf(sex).hashCode()) * PRIME;
            hashResult = PRIME * hashResult + ((name == null) ? 0 : name.hashCode()); 
            System.out.println("name:"+name +" hashCode:" + hashResult);

            return hashResult;
        }

        /**
         * 重写hashCode()
         */
        public boolean equals(Object obj) {
            System.out.println("调用equals方法...........");

            if(obj == null){
                return false;
            }
            if(obj.getClass() != this.getClass()){
                return false;
            }
            if(this == obj){
                return true;
            }

            Person person = (Person) obj;

            if(getAge() != person.getAge() || getSex()!=   person.getSex()){
                return false;
            }

            if(getName() != null){
                if(!getName().equals(person.getName())){
                    return false;
                }
            }
            else if(person != null){
                return false;
            }
            return true;
        }
    }

该 Bean 为一个标准的 Java Bean,重新实现了 hashCode 方法和 equals 方法。


    public class Main extends JPanel {

        public static void main(String[] args) {
            Set<Person> set = new HashSet<Person>();

            Person p1 = new Person(11, 1, "张三");
            Person p2 = new Person(12, 1, "李四");
            Person p3 = new Person(11, 1, "张三");
            Person p4 = new Person(11, 1, "李四");

            //只验证p1、p3
            System.out.println("p1 == p3? :" + (p1 == p3));
            System.out.println("p1.equals(p3)?:"+p1.equals(p3));
            System.out.println("-----------------------分割线--------------------------");
            set.add(p1);
            set.add(p2);
            set.add(p3);
            set.add(p4);
            System.out.println("set.size()="+set.size());
        }
    }

运行结果如下:

fig.2

从上图可以看出,程序调用四次 hashCode 方法,一次 equals 方法,其 set 的长度只有 3。add 方法运行流程完全符合他们两者之间的处理流程。

更多请关注:

>>>>>>>>>Java提高篇(十三)——equals()

>>>>>>>>>Java提高篇(二三)——HashMap

>>>>>>>>>Java提高篇(二四)——HashSet

>>>>>>>>>Java提高篇(二五)——HashTable

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