如何Java中的hashCode()方法
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Object 类中就包含了 hashCode() 方法:
@HotSpotIntrinsicCandidate public native int hashCode();
意味着所有的类都会有一个 hashCode() 方法,该方法会返回一个 int 类型的值。由于 hashCode() 方法是一个本地方法(native 关键字修饰的方法,用 C/C++ 语言实现,由 Java 调用),意味着 Object 类中并没有给出具体的实现。
具体的实现可以参考 jdk/src/hotspot/share/runtime/synchronizer.cpp(源码可以到 GitHub 上 OpenJDK 的仓库中下载)。get_next_hash() 方法会根据 hashCode 的取值来决定采用哪一种哈希值的生成策略。
并且 hashCode() 方法被 @HotSpotIntrinsicCandidate 注解修饰,说明它在 HotSpot 虚拟机中有一套高效的实现,基于 CPU 指令。
那大家有没有想过这样一个问题:为什么 Object 类需要一个 hashCode() 方法呢?
在 Java 中,hashCode() 方法的主要作用就是为了配合哈希表使用的。
哈希表(Hash Table),也叫散列表,是一种可以通过关键码值(key-value)直接访问的数据结构,它最大的特点就是可以快速实现查找、插入和删除。其中用到的算法叫做哈希,就是把任意长度的输入,变换成固定长度的输出,该输出就是哈希值。像 MD5、SHA1 都用的是哈希算法。
像 Java 中的 HashSet、Hashtable(注意是小写的 t)、HashMap 都是基于哈希表的具体实现。其中的 HashMap 就是最典型的代表,不仅面试官经常问,工作中的使用频率也非常的高。
大家想一下,如果没有哈希表,但又需要这样一个数据结构,它里面存放的数据是不允许重复的,该怎么办呢?
要不使用 equals() 方法进行逐个比较?这种方案当然是可行的。但如果数据量特别特别大,采用 equals() 方法进行逐个对比的效率肯定很低很低,最好的解决方案就是哈希表。
拿 HashMap 来说吧。当我们要在它里面添加对象时,先调用这个对象的 hashCode() 方法,得到对应的哈希值,然后将哈希值和对象一起放到 HashMap 中。当我们要再添加一个新的对象时:
获取对象的哈希值;
和之前已经存在的哈希值进行比较,如果不相等,直接存进去;
如果有相等的,再调用 equals() 方法进行对象之间的比较,如果相等,不存了;
如果不等,说明哈希冲突了,增加一个链表,存放新的对象;
如果链表的长度大于 8,转为红黑树来处理。
就这么一套下来,调用 equals() 方法的频率就大大降低了。也就是说,只要哈希算法足够的高效,把发生哈希冲突的频率降到最低,哈希表的效率就特别的高。
来看一下 HashMap 的哈希算法:
static final int hash(Object key) { int h; return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16); }
先调用对象的 hashCode() 方法,然后对该值进行右移运算,然后再进行异或运算。
通常来说,String 会用来作为 HashMap 的键进行哈希运算,因此我们再来看一下 String 的 hashCode() 方法:
public int hashCode() { int h = hash; if (h == 0 && value.length > 0) { hash = h = isLatin1() ? StringLatin1.hashCode(value) : StringUTF16.hashCode(value); } return h; } public static int hashCode(byte[] value) { int h = 0; int length = value.length >> 1; for (int i = 0; i < length; i++) { h = 31 * h + getChar(value, i); } return h; }
可想而知,经过这么一系列复杂的运算,再加上 JDK 作者这种大师级别的设计,哈希冲突的概率我相信已经降到了最低。
当然了,从理论上来说,对于两个不同对象,它们通过 hashCode() 方法计算后的值可能相同。因此,不能使用 hashCode() 方法来判断两个对象是否相等,必须得通过 equals() 方法。
也就是说:
如果两个对象调用 equals() 方法得到的结果为 true,调用 hashCode() 方法得到的结果必定相等;
如果两个对象调用 hashCode() 方法得到的结果不相等,调用 equals() 方法得到的结果必定为 false;
反之:
如果两个对象调用 equals() 方法得到的结果为 false,调用 hashCode() 方法得到的结果不一定不相等;
如果两个对象调用 hashCode() 方法得到的结果相等,调用 equals() 方法得到的结果不一定为 true;
来看下面这段代码。
public class Test { public static void main(String[] args) { Student s1 = new Student(18, "张三"); Mapscores = new HashMap<>(); scores.put(s1, 98); System.out.println(scores.get(new Student(18, "张三"))); } } class Student { private int age; private String name; public Student(int age, String name) { this.age = age; this.name = name; } @Override public boolean equals(Object o) { Student student = (Student) o; return age == student.age && Objects.equals(name, student.name); } }
我们重写了 Student 类的 equals() 方法,如果两个学生的年纪和姓名相同,我们就认为是同一个学生,虽然很离谱,但我们就是这么草率。
在 main() 方法中,18 岁的张三考试得了 98 分,很不错的成绩,我们把张三和成绩放到了 HashMap 中,然后准备输出张三的成绩:
null
很不巧,结果为 null,而不是预期当中的 98。这是为什么呢?
原因就在于重写 equals() 方法的时候没有重写 hashCode() 方法。默认情况下,hashCode() 方法是一个本地方法,会返回对象的存储地址,显然 put() 中的 s1 和 get() 中的 new Student(18, "张三") 是两个对象,它们的存储地址肯定是不同的。
HashMap 的 get() 方法会调用 hash(key.hashCode()) 计算对象的哈希值,虽然两个不同的 hashCode() 结果经过 hash() 方法计算后有可能得到相同的结果,但这种概率微乎其微,所以就导致 scores.get(new Student(18, "张三")) 无法得到预期的值 18。
怎么解决这个问题呢?很简单,重写 hashCode() 方法。
@Override public int hashCode() { return Objects.hash(age, name); }
Objects 类的 hash() 方法可以针对不同数量的参数生成新的 hashCode() 值。
public static int hashCode(Object a[]) { if (a == null) return 0; int result = 1; for (Object element : a) result = 31 * result + (element == null ? 0 : element.hashCode()); return result; }
代码似乎很简单,归纳出的数学公式如下所示(n 为字符串长度)。
注意:31 是个奇质数,不大不小,一般质数都非常适合哈希计算,偶数相当于移位运算,容易溢出,造成数据信息丢失。
这就意味着年纪和姓名相同的情况下,会得到相同的哈希值。scores.get(new Student(18, "张三")) 就会返回 98 的预期值了。
《Java 编程思想》这本圣经中有一段话,对 hashCode() 方法进行了一段描述。
设计 hashCode() 时最重要的因素就是:无论何时,对同一个对象调用 hashCode() 都应该生成同样的值。如果在将一个对象用 put() 方法添加进 HashMap 时产生一个 hashCode() 值,而用 get() 方法取出时却产生了另外一个 hashCode() 值,那么就无法重新取得该对象了。所以,如果你的 hashCode() 方法依赖于对象中易变的数据,用户就要当心了,因为此数据发生变化时,hashCode() 就会生成一个不同的哈希值,相当于产生了一个不同的键。
也就是说,如果在重写 hashCode() 和 equals() 方法时,对象中某个字段容易发生改变,那么最好舍弃这些字段,以免产生不可预期的结果。
好。有了上面这些内容作为基础后,我们回头再来看看本地方法 hashCode() 的 C++ 源码。
static inline intptr_t get_next_hash(Thread* current, oop obj) { intptr_t value = 0; if (hashCode == 0) { // This form uses global Park-Miller RNG. // On MP system we'll have lots of RW access to a global, so the // mechanism induces lots of coherency traffic. value = os::random(); } else if (hashCode == 1) { // This variation has the property of being stable (idempotent) // between STW operations. This can be useful in some of the 1-0 // synchronization schemes. intptr_t addr_bits = cast_from_oop(obj) >> 3; value = addr_bits ^ (addr_bits >> 5) ^ GVars.stw_random; } else if (hashCode == 2) { value = 1; // for sensitivity testing } else if (hashCode == 3) { value = ++GVars.hc_sequence; } else if (hashCode == 4) { value = cast_from_oop (obj); } else { // Marsaglia's xor-shift scheme with thread-specific state // This is probably the best overall implementation -- we'll // likely make this the default in future releases. unsigned t = current->_hashStateX; t ^= (t << 11); current->_hashStateX = current->_hashStateY; current->_hashStateY = current->_hashStateZ; current->_hashStateZ = current->_hashStateW; unsigned v = current->_hashStateW; v = (v ^ (v >> 19)) ^ (t ^ (t >> 8)); current->_hashStateW = v; value = v; } value &= markWord::hash_mask; if (value == 0) value = 0xBAD; assert(value != markWord::no_hash, "invariant"); return value; }
如果没有 C++ 基础的话,不用细致去看每一行代码,我们只通过表面去了解一下 get_next_hash() 这个方法就行。其中的 hashCode 变量是 JVM 启动时的一个全局参数,可以通过它来切换哈希值的生成策略。
hashCode==0,调用操作系统 OS 的 random() 方法返回随机数。
hashCode == 1,在 STW(stop-the-world)操作中,这种策略通常用于同步方案中。利用对象地址进行计算,使用不经常更新的随机数(GVars.stw_random)参与其中。
hashCode == 2,使用返回 1,用于某些情况下的测试。
hashCode == 3,从 0 开始计算哈希值,不是线程安全的,多个线程可能会得到相同的哈希值。
hashCode == 4,与创建对象的内存位置有关,原样输出。
hashCode == 5,默认值,支持多线程,使用了 Marsaglia 的 xor-shift 算法产生伪随机数。所谓的 xor-shift 算法,简单来说,看起来就是一个移位寄存器,每次移入的位由寄存器中若干位取异或生成。所谓的伪随机数,不是完全随机的,但是真随机生成比较困难,所以只要能通过一定的随机数统计检测,就可以当作真随机数来使用。
至于更深层次的挖掘,涉及到数学知识和物理知识,就不展开了。毕竟菜是原罪。
到此,相信大家对“如何Java中的hashCode()方法”有了更深的了解,不妨来实际操作一番吧!这里是创新互联网站,更多相关内容可以进入相关频道进行查询,关注我们,继续学习!
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