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散列算法與散列碼的區(qū)別有哪些?相信很多沒有經(jīng)驗(yàn)的人對(duì)此束手無(wú)策,為此本文總結(jié)了問題出現(xiàn)的原因和解決方法,通過這篇文章希望你能解決這個(gè)問題。
一、引入
/** * Description:新建一個(gè)類作為map的key */ public class Groundhog { protected int number; public Groundhog(){ } public Groundhog(int number) { this.number = number; } @Override public String toString() { return "Groundhog{" + "number=" + number + '}'; } } /** * Description:新建一個(gè)類作為map的value */ public class Prediction { private boolean shadow=Math.random() > 0.5; @Override public String toString() { if (shadow) return "Six more weeks of Winter"; else return "Early Spring!"; } } /** * Description:測(cè)試類 */ public class SpringDetector { public static void detectSpring(Class grondHotClass) throws Exception{ Constructor constructor = grondHotClass.getConstructor(new Class[]{int.class}); Map map=new HashMap(); for (int i=0;i<10;i++){ map.put(constructor.newInstance(new Object[]{new Integer(i)}),new Prediction()); } System.out.println("map="+map); Groundhog groundhog=(Groundhog)constructor.newInstance(new Object[]{new Integer(3)}); System.out.println(groundhog); if (map.containsKey(groundhog)) {//查找這個(gè)key是否存在 System.out.println((Prediction)map.get(groundhog)); }else { System.out.println("key not find:"+groundhog); } } public static void main(String[] args) { try { detectSpring(Groundhog.class); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } }
看這個(gè)結(jié)果,問題就來(lái)了,map中明明存在Groudhog{number=3},為什么結(jié)果顯示的是Key not find呢??問題出在哪里呢?原來(lái)是Groudhog類沒有重寫hashCode()方法,所以這里是使用Object的hashCode()方法生成散列碼,而他默認(rèn)是使用對(duì)象的地址計(jì)算散列碼。因此,由Groudhog(3)生成的第一個(gè)實(shí)例的散列碼與Groudhog(3)生成的散列碼是不同的,所以無(wú)法查找到 key。但是僅僅重寫hashCode()還是不夠的,除非你重寫equals()方法。原因在于不同的對(duì)象可能計(jì)算出同樣的hashCode的值,hashCode 的值并不是唯一的,當(dāng)hashCode的值一樣時(shí),就會(huì)使用equals()判斷當(dāng)前的“鍵”是否與表中的存在的鍵“相同”,即“
二、理解hashCode()
散列的價(jià)值在于速度:散列使得查詢得以快速執(zhí)行。由于速度的瓶頸是對(duì)“鍵”進(jìn)行查詢,而存儲(chǔ)一組元素最快的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是數(shù)組,所以用它來(lái)代表鍵的信息,注意:數(shù)組并不保存“鍵”的本身。而通過“鍵”對(duì)象生成一個(gè)數(shù)字,將其作為數(shù)組的下標(biāo)索引。這個(gè)數(shù)字就是散列碼,由定義在Object的hashCode()生成(或成為散列函數(shù))。同時(shí),為了解決數(shù)組容量被固定的問題,不同的“鍵”可以產(chǎn)生相同的下標(biāo)。那對(duì)于數(shù)組來(lái)說(shuō)?怎么在同一個(gè)下標(biāo)索引保存多個(gè)值呢??原來(lái)數(shù)組并不直接保存“值”,而是保存“值”的 List。然后對(duì) List中的“值”使用equals()方法進(jìn)行線性的查詢。這部分的查詢自然會(huì)比較慢,但是如果有好的散列函數(shù),每個(gè)下標(biāo)索引只保存少量的值,只對(duì)很少的元素進(jìn)行比較,就會(huì)快的多。
不知道大家有沒有理解我上面在說(shuō)什么。不過沒關(guān)系,下面會(huì)有一個(gè)例子幫助大家理解。不過我之前一直被一個(gè)問題糾結(jié):為什么一個(gè)hashCode的下標(biāo)存的會(huì)有多個(gè)值?因?yàn)閔ashMap里面只能有唯一的key啊,所以只能有唯一的value在那個(gè)下標(biāo)才對(duì)啊。這里就要提出一個(gè)新的概念哈希沖突的問題,借用網(wǎng)上的一個(gè)例子:
比如:數(shù)組的長(zhǎng)度是5。這時(shí)有一個(gè)數(shù)據(jù)是6。那么如何把這個(gè)6存放到長(zhǎng)度只有5的數(shù)組中呢。按照取模法,計(jì)算6%5,結(jié)果是1,那么就把6放到數(shù)組下標(biāo)是1的位置。那么,7就應(yīng)該放到2這個(gè)位置。到此位置,哈希沖突還沒有出現(xiàn)。這時(shí),有個(gè)數(shù)據(jù)是11,按照取模法,11%5=1,也等于1。那么原來(lái)數(shù)組下標(biāo)是1的地方已經(jīng)有數(shù)了,是6。這時(shí)又計(jì)算出1這個(gè)位置,那么數(shù)組1這個(gè)位置,就必須儲(chǔ)存兩個(gè)數(shù)了。這時(shí),就叫哈希沖突。沖突之后就要按照順序來(lái)存放了。所以這里Java中用的解決方法就是在這個(gè)hashCode上存一個(gè)List,當(dāng)遇到相同的hashCode時(shí),就往這個(gè)List里add元素就可以了。這才是hash原理的精髓所在啊!哈哈、糾結(jié)我一天。
三、HashMap的性能因子
容量(Capacity):散列表中的數(shù)量。
初始化容量(Initial capacity):創(chuàng)建散列表時(shí)桶的數(shù)量。HashMap 和 HashSet都允許你在構(gòu)造器中制定初始化容量。
尺寸(Size):當(dāng)前散列表中記錄的數(shù)量。
負(fù)載因子(Load factor):等于"size/capacity"。負(fù)載因子為0,表示空的散列表,0.5表示半滿的散列表,依次類推。輕負(fù)載的散列表具有沖突少、適宜插入與適宜查詢的特點(diǎn)(但是使用迭代器遍歷會(huì)變慢)。HashMap和hashSet的構(gòu)造器允許你制定負(fù)載因子。這意味著,當(dāng)負(fù)載達(dá)到制定值時(shí),容器會(huì)自動(dòng)成倍的增加容量,并將原有的對(duì)象重新分配,存入新的容器內(nèi)(這稱為“重散列”rehashing)。HashMap默認(rèn)的負(fù)載因子為0.75,這很好的權(quán)衡了時(shí)間和空間的成本。
備注:為使散列分布均衡,Java的散列函數(shù)都使用2的整數(shù)次方來(lái)作為散列表的理想容量。對(duì)現(xiàn)代的處理器來(lái)說(shuō),除法和求余是最慢的動(dòng)作。使用2的整數(shù)次方的散列表,可用掩碼代替除法。因?yàn)間et()是使用最多的操作,求余數(shù)的%操作是其開銷的大部分,而使用2的整數(shù)次方可以消除此開銷(也可能對(duì)hashCode()有些影響)
四、怎么重寫hashCode()
現(xiàn)在的IDE工具中,一般都能自動(dòng)的幫我們重寫了hashCode()和equals()方法,但那或許并不是最優(yōu)的,重寫hashCode()有兩個(gè)原則:
必須速度快,并且必須有意義。也就是說(shuō),它必須基于對(duì)象的內(nèi)容生成散列碼。
應(yīng)該產(chǎn)生分布均勻的散列碼。如果散列碼都集中在一塊,那么在某些區(qū)域的負(fù)載就會(huì)變得很重。
下面是怎么寫出一份像樣的hashCode()的基本指導(dǎo):
1、給int變量result 賦予某個(gè)非零值常量,例如 17。
2、為每個(gè)對(duì)象內(nèi)每個(gè)有意義的屬性f (即每個(gè)可以做equals()的屬性)計(jì)算出一個(gè) int 散列碼c:
3、合并計(jì)算得到的散列值:result=37*result+c;
4、返回 result;
5、檢查hashCode()最后生成的結(jié)果,確保相同的對(duì)象有相同的散列碼。
五、自定義HashMap
下面我們將自己寫一個(gè)hashMap,便于了解底層的原理,大家如果看的懂下面的代碼,也就很好的理解了hashCode的原理了。
/** * Description:首先新建一個(gè)類作為map中存儲(chǔ)的對(duì)象并重寫了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;//定一個(gè)初始大小的哈希表容量 private LinkedList[] linkedLists=new LinkedList[SZ];//建一個(gè)hash數(shù)組,用linkedList實(shí)現(xiàn) public Object put(Object key,Object value){ Object result=null; int index=key.hashCode() % SZ;//對(duì)key的值做求模法求出index if (index<0) index=-index; if (linkedLists[index]==null) linkedLists[index]=new LinkedList();//如果這個(gè)index位置沒有對(duì)象,就新建一個(gè) LinkedList linkedList = linkedLists[index];//取出這個(gè)index的對(duì)象linkedList MPair mPair = new MPair(key,value);//新建要存儲(chǔ)的對(duì)象mPair ListIterator listIterator = linkedList.listIterator(); boolean found =false; while (listIterator.hasNext()){//遍歷這個(gè)index位置的List,如果查找到跟之前一樣的對(duì)象(根據(jù)equals來(lái)比較),則更新那個(gè)key對(duì)應(yīng)的value Object next = listIterator.next(); if (next.equals(mPair)){ result = ((MPair) next).getValue(); listIterator.set(mPair);//更新動(dòng)作 found=true; break; } } if (!found) linkedLists[index].add(mPair);//如果沒有找到這個(gè)對(duì)象,則在這index的List對(duì)象上新增一個(gè)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);//新建一個(gè)空的對(duì)象值,因?yàn)閑quals()的比較是看他們的key是否相等,而在List中的遍歷對(duì)象的時(shí)候,是通過key來(lái)查找對(duì)象的。 ListIterator listIterator = linkedList.listIterator(); while (listIterator.hasNext()){ Object next = listIterator.next(); if (next.equals(mPair)) return ((MPair)next).getValue();//找到了這個(gè)key就返回這個(gè)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");//這里有四個(gè)元素,其中key是1和key是4的index是一樣的,所以index為1的List上面存了兩個(gè)元素。 System.out.println(simpleHashMap); Object o = simpleHashMap.get("1"); System.out.println(o); Object o1 = simpleHashMap.get("4"); System.out.println(o1); } }
看完上述內(nèi)容,你們掌握散列算法與散列碼的區(qū)別有哪些的方法了嗎?如果還想學(xué)到更多技能或想了解更多相關(guān)內(nèi)容,歡迎關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道,感謝各位的閱讀!
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