散列算法与散列码

一、引入

/**
 * Description:新建一个类作为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:新建一个类作为 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";
        }
        return "Early Spring!";
    }
}

public class SpringDetector {

    public static void main(String[] args) {
        detectSpring();
    }

    public static void detectSpring() {
        Map<Groundhog, Prediction> map = new HashMap(16);
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            map.put(new Groundhog(i), new Prediction());
        }
        System.out.println("map=" + map);

        Groundhog groundhog = new Groundhog(3);
        System.out.println();

        //查找这个key是否存在
        if (map.containsKey(groundhog)) {
            System.out.println(map.get(groundhog));
        } else {
            System.out.println("key not find:" + groundhog);
        }
    }
}

    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(或称为散列函数)。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！

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。

    当 HashMap 中 size > capacity * Load factor，即容量超过了允许的最大元素数目，HashMap 的桶就需要扩容，当然Java里的数组是无法自动扩容的，方法是使用一个新的数组代替已有的容量小的数组。

    这里存在一个问题，即使负载因子和Hash算法设计的再合理，也免不了会出现拉链过长的情况，一旦出现拉链过长，则会严重影响HashMap的性能。于是，在JDK1.8版本中，对数据结构做了进一步的优化，引入了红黑树。而当链表长度太长（默认超过8）时，链表就转换为红黑树，利用红黑树快速增删改查的特点提高HashMap的性能，这样的话会将时间复杂度从O(n)降为O(logn)，其中会用到红黑树的插入、删除、查找等算法。

tips：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<MPair> {
    private Object key, value;

    public MPair(Object key, Object value) {
        this.key = key;
        this.value = value;
    }

    @Override
    public int compareTo(MPair mPair) {
        return ((Comparable) key).compareTo(mPair.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 {

    /**
     * 定一个初始大小的哈希表容量
     */
    private static final int SZ = 3;
    /**
     * 建一个hash数组，用linkedList实现
     */
    private LinkedList[] linkedLists = new LinkedList[SZ];

    @Override
    public Object put(Object key, Object value) {
        Object result = null;
        //对key的值做求模法求出index
        int index = key.hashCode() % SZ;
        if (index < 0) {
            index = -index;
        }
        //如果这个index位置没有对象，就新建一个
        if (linkedLists[index] == null) {
            linkedLists[index] = new LinkedList();
        }
        //取出这个index的对象linkedList
        LinkedList linkedList = linkedLists[index];
        //新建要存储的对象mPair
        MPair mPair = new MPair(key, value);
        ListIterator listIterator = linkedList.listIterator();
        boolean found = false;
        //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
        while (listIterator.hasNext()) {
            MPair next = (MPair) listIterator.next();
            if (mPair.equals(next)) {
                result = next.getValue();
                //更新动作
                listIterator.set(mPair);
                found = true;
                break;
            }
        }
        //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。
        if (!found) {
            linkedLists[index].add(mPair);
        }
        return result;

    }

    @Override
    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];
        // 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。
        MPair mPair = new MPair(key, null);
        ListIterator listIterator = linkedList.listIterator();
        while (listIterator.hasNext()) {
            MPair next = (MPair) listIterator.next();
            // 找到了这个key就返回这个value
            if (next.equals(mPair)) {
                return next.getValue();
            }
        }
        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");
        //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。
        simpleHashMap.put("4", "4");
        System.out.println(simpleHashMap);
        Object o = simpleHashMap.get("1");
        System.out.println(o);
        Object o1 = simpleHashMap.get("4");
        System.out.println(o1);
    }
}

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