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散列算法与散列码

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JMCui
发布2018-03-15 16:58:05
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发布2018-03-15 16:58:05
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文章被收录于专栏:JMCuiJMCui

一、引入

 1 /**
 2  * Description:新建一个类作为map的key
 3  */
 4 public class Groundhog
 5 {
 6     protected int number;
 7 
 8     public Groundhog(){
 9     }
10     public Groundhog(int number)
11     {
12         this.number = number;
13     }
14 
15     @Override
16     public String toString()
17     {
18         return "Groundhog{" + "number=" + number + '}';
19     }
20 }
21 
22 /**
23  * Description:新建一个类作为map的value
24  */
25 public class Prediction
26 {
27     private boolean shadow=Math.random() > 0.5;
28 
29     @Override
30     public String toString()
31     {
32         if (shadow) return "Six more weeks of Winter";
33         else return "Early Spring!";
34     }
35 }
36 
37 /**
38  * Description:测试类
39  */
40 public class SpringDetector
41 {
42     public static void detectSpring(Class grondHotClass) throws Exception{
43         Constructor constructor = grondHotClass.getConstructor(new Class[]{int.class});
44         Map map=new HashMap();
45         for (int i=0;i<10;i++){
46             map.put(constructor.newInstance(new Object[]{new Integer(i)}),new Prediction());
47         }
48         System.out.println("map="+map);
49 
50         Groundhog groundhog=(Groundhog)constructor.newInstance(new Object[]{new Integer(3)});
51         System.out.println(groundhog);
52 
53         if (map.containsKey(groundhog)) {//查找这个key是否存在
54             System.out.println((Prediction)map.get(groundhog));
55         }else {
56             System.out.println("key not find:"+groundhog);
57         }
58 
59     }
60     public static void main(String[] args)
61     {
62         try {
63             detectSpring(Groundhog.class);
64         } catch (Exception e) {
65             e.printStackTrace();
66         }
67     }
68 }

    看这个结果,问题就来了,map中明明存在Groudhog{number=3},为什么结果显示的是Key not find呢??问题出在哪里呢?原来是Groudhog类没有重写hashCode()方法,所以这里是使用Object的hashCode()方法生成散列码,而他默认是使用对象的地址计算散列码。因此,由Groudhog(3)生成的第一个实例的散列码与Groudhog(3)生成的散列码是不同的,所以无法查找到 key。但是仅仅重写hashCode()还是不够的,除非你重写equals()方法。原因在于不同的对象可能计算出同样的hashCode的值,hashCode 的值并不是唯一的,当hashCode的值一样时,就会使用equals()判断当前的“键”是否与表中的存在的键“相同”,即“

如果两个对象相同,那么他们的hashCode值一定相同。

如果两个对象的hashCode值相同,他们不一定相同。

    正确的equals()方法必须满足下列5个条件:

1、自反性: x.equals(x) 一定成立。

2、对称性: 如果x.equals(y)成立,那么y.equals(x)也一定成立。

3、传递性:如果x.equals(y)=true ,y.equals(z)=true,那么x.equals(z)=true也成立。

4、一致性:无论调用x.equal(y)多少次,返回的结果应该保持一致。

5、对任何不是null的x,x.equals(null)一定返回false。

二、理解hashCode()

     散列的价值在于速度:散列使得查询得以快速执行。由于速度的瓶颈是对“键”进行查询,而存储一组元素最快的数据结构是数组,所以用它来代表键的信息,注意:数组并不保存“键”的本身。而通过“键”对象生成一个数字,将其作为数组的下标索引。这个数字就是散列码,由定义在Object的hashCode()生成(或成为散列函数)。同时,为了解决数组容量被固定的问题,不同的“键”可以产生相同的下标。那对于数组来说?怎么在同一个下标索引保存多个值呢??原来数组并不直接保存“值”,而是保存“值”的 List。然后对 List中的“值”使用equals()方法进行线性的查询。这部分的查询自然会比较慢,但是如果有好的散列函数,每个下标索引只保存少量的值,只对很少的元素进行比较,就会快的多。

    不知道大家有没有理解我上面在说什么。不过没关系,下面会有一个例子帮助大家理解。不过我之前一直被一个问题纠结:为什么一个hashCode的下标存的会有多个值?因为hashMap里面只能有唯一的key啊,所以只能有唯一的value在那个下标才对啊。这里就要提出一个新的概念哈希冲突的问题,借用网上的一个例子:

    比如:数组的长度是5。这时有一个数据是6。那么如何把这个6存放到长度只有5的数组中呢。按照取模法,计算6%5,结果是1,那么就把6放到数组下标是1的位置。那么,7就应该放到2这个位置。到此位置,哈希冲突还没有出现。这时,有个数据是11,按照取模法,11%5=1,也等于1。那么原来数组下标是1的地方已经有数了,是6。这时又计算出1这个位置,那么数组1这个位置,就必须储存两个数了。这时,就叫哈希冲突。冲突之后就要按照顺序来存放了。所以这里Java中用的解决方法就是在这个hashCode上存一个List,当遇到相同的hashCode时,就往这个List里add元素就可以了。这才是hash原理的精髓所在啊!哈哈、纠结我一天。

三、HashMap的性能因子

容量(Capacity):散列表中的数量。

初始化容量(Initial capacity):创建散列表时桶的数量。HashMap 和 HashSet都允许你在构造器中制定初始化容量。

尺寸(Size):当前散列表中记录的数量。

负载因子(Load factor):等于"size/capacity"。负载因子为0,表示空的散列表,0.5表示半满的散列表,依次类推。轻负载的散列表具有冲突少、适宜插入与适宜查询的特点(但是使用迭代器遍历会变慢)。HashMap和hashSet的构造器允许你制定负载因子。这意味着,当负载达到制定值时,容器会自动成倍的增加容量,并将原有的对象重新分配,存入新的容器内(这称为“重散列”rehashing)。HashMap默认的负载因子为0.75,这很好的权衡了时间和空间的成本。

备注:为使散列分布均衡,Java的散列函数都使用2的整数次方来作为散列表的理想容量。对现代的处理器来说,除法和求余是最慢的动作。使用2的整数次方的散列表,可用掩码代替除法。因为get()是使用最多的操作,求余数的%操作是其开销的大部分,而使用2的整数次方可以消除此开销(也可能对hashCode()有些影响)

四、怎么重写hashCode()

现在的IDE工具中,一般都能自动的帮我们重写了hashCode()和equals()方法,但那或许并不是最优的,重写hashCode()有两个原则:

  • 必须速度快,并且必须有意义。也就是说,它必须基于对象的内容生成散列码。
  • 应该产生分布均匀的散列码。如果散列码都集中在一块,那么在某些区域的负载就会变得很重。

下面是怎么写出一份像样的hashCode()的基本指导:

1、给int变量result 赋予某个非零值常量,例如 17。

2、为每个对象内每个有意义的属性f (即每个可以做equals()的属性)计算出一个 int 散列码c:

3、合并计算得到的散列值:result=37*result+c;

4、返回 result;

5、检查hashCode()最后生成的结果,确保相同的对象有相同的散列码。

五、自定义HashMap

下面我们将自己写一个hashMap,便于了解底层的原理,大家如果看的懂下面的代码,也就很好的理解了hashCode的原理了。

/**
 * Description:首先新建一个类作为map中存储的对象并重写了hashCode()和equals()方法
 */
public class MPair implements Map.Entry,Comparable
{
    private Object key,value;

    public MPair(Object key,Object value)
    {
        this.key = key;
        this.value=value;
    }
    @Override
    public int compareTo(Object o)
    {
        return ((Comparable)key).compareTo(((MPair)o).key);
    }
    
    @Override
    public Object getKey()
    {
        return key;
    }

    @Override
    public Object getValue()
    {
        return value;
    }

     @Override
    public int hashCode()
    {
        int result = key != null ? key.hashCode() : 0;
        result = 31 * result + (value != null ? value.hashCode() : 0);
        return result;
    }

    @Override
    public boolean equals(Object o)
    {
        return key.equals(((MPair)o).key);
    }

    @Override
    public Object setValue(Object v)
    {
        Object result=value;
        this.value=v;
        return result;
    }
    
    @Override
    public String toString()
    {
        return "MPair{" + "key=" + key + ", value=" + value + '}';
    }
public class SimpleHashMap extends AbstractMap
{
    
    private static final int SZ=3;//定一个初始大小的哈希表容量
    private LinkedList[] linkedLists=new LinkedList[SZ];//建一个hash数组,用linkedList实现
    public Object put(Object key,Object value){
        Object result=null;
        int index=key.hashCode() % SZ;//对key的值做求模法求出index
        if (index<0) index=-index;
        if (linkedLists[index]==null) linkedLists[index]=new LinkedList();//如果这个index位置没有对象,就新建一个

        LinkedList linkedList = linkedLists[index];//取出这个index的对象linkedList
        MPair mPair = new MPair(key,value);//新建要存储的对象mPair
        ListIterator listIterator = linkedList.listIterator();
        boolean found =false;
        while (listIterator.hasNext()){//遍历这个index位置的List,如果查找到跟之前一样的对象(根据equals来比较),则更新那个key对应的value
            Object next = listIterator.next();
            if (next.equals(mPair)){
                result = ((MPair) next).getValue();
                listIterator.set(mPair);//更新动作
                found=true;
                break;
            }
        }
        if (!found) linkedLists[index].add(mPair);//如果没有找到这个对象,则在这index的List对象上新增一个元素。
        return result;

    }

    public Object get(Object key){
        int index = key.hashCode() % SZ;
        if (index<0) index=-index;
        if (linkedLists[index]==null) return null;
        LinkedList linkedList = linkedLists[index];
        MPair mPair=new MPair(key,null);//新建一个空的对象值,因为equals()的比较是看他们的key是否相等,而在List中的遍历对象的时候,是通过key来查找对象的。
        ListIterator listIterator = linkedList.listIterator();
        while (listIterator.hasNext()){
            Object next = listIterator.next();
            if (next.equals(mPair)) return ((MPair)next).getValue();//找到了这个key就返回这个value
        }
        return null;

    }

    @Override
    public Set<Entry> entrySet()
    {
        Set set=new HashSet();
        for (int i=0;i<linkedLists.length;i++){
            if (linkedLists[i]==null) continue;
            Iterator iterator = linkedLists[i].iterator();
            while (iterator.hasNext()){
                set.add(iterator.next());
            }
        }
        return set;
    }

    public static void main(String[] args)
    {
       SimpleHashMap simpleHashMap=new SimpleHashMap();
        simpleHashMap.put("1", "1");
        simpleHashMap.put("2", "2");
        simpleHashMap.put("3","3");
        simpleHashMap.put("4","4");//这里有四个元素,其中key是1和key是4的index是一样的,所以index为1的List上面存了两个元素。
        System.out.println(simpleHashMap);
        Object o = simpleHashMap.get("1");
        System.out.println(o);
        Object o1 = simpleHashMap.get("4");
        System.out.println(o1);

    }
}

六、结语

不知道大家理解了没?整了我一天,终于还算大概理解了其中的原理了。文笔比较粗糙,大家凑活看吧,毕竟,不会做饭的作家不是好程序员啊!哈哈...... 或者,可能我有很多理解的不到位的地方,还请大家不吝指教!

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  • 一、引入
  • 二、理解hashCode()
  • 三、HashMap的性能因子
  • 四、怎么重写hashCode()
  • 五、自定义HashMap
  • 六、结语
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