2019Java面试题：为什么使用hashmap需要重写hashcodes和equals方法？

总的来说，Java中的集合（Collection）有两类，一类是List，再有一类是Set。你知道它们的区别吗？前者集合内的元素是有序的，元素可以重复；后者元素无序，但元素不可重复。那么这里就有一个比较严重的问题了：要想保证元素不重复，可两个元素是否重复应该依据什么来判断呢？这就是Object.equals方法了。但是，如果每增加一个元素就检查一次，那么当元素很多时，后添加到集合中的元素比较的次数就非常多了。也就是说，如果集合中现在已经有1000个元素，那么第1001个元素加入集合时，它就要调用1000次equals方法。这显然会大大降低效率。

于是，Java采用了哈希表的原理。哈希算法也称为散列算法，是将数据依特定算法直接指定到一个地址上。

散列表（Hash table，也叫哈希表），是根据关键码值（Key value）而直接进行访问的数据结构。也就是说，它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。这个映射函数叫做散列函数，存放记录的数组叫做散列表。

比如我们存储70个元素，但我们可能为这70个元素申请了100个元素的空间。70/100=0.7，这个数字称为负载因子。我们之所以这样做，也是为了“快速存取”的目的。我们基于一种结果尽可能随机平均分布的固定函数H为每个元素安排存储位置，这样就可以避免遍历性质的线性搜索，以达到快速存取。但是由于此随机性，也必然导致一个问题就是冲突。所谓冲突，即两个元素通过散列函数H得到的地址相同，那么这两个元素称为“同义词”。这类似于70个人去一个有100个椅子的饭店吃饭。散列函数的计算结果是一个存储单位地址，每个存储单位称为“桶”。设一个散列表有m个桶，则散列函数的值域应为［0，m-1］。

解决冲突是一个复杂问题。

冲突主要取决于：

（1）散列函数，一个好的散列函数的值应尽可能平均分布。

（2）处理冲突方法。

（3）负载因子的大小。太大不一定就好，而且浪费空间严重，负载因子和散列函数是联动的。

解决冲突的办法：

      （1）线性探查法：冲突后，线性向前试探，找到最近的一个空位置。缺点是会出现堆积现象。存取时，可能不是同义词的词也位于探查序列，影响效率。
      （2）双散列函数法：在位置d冲突后，再次使用另一个散列函数产生一个与散列表桶容量m互质的数c，依次试探（d+n*c）%m，使探查序列跳跃式分布。

常用的构造散列函数的方法

散列函数能使对一个数据序列的访问过程更加迅速有效，通过散列函数，数据元素将被更快地定位：

1. 直接寻址法：取关键字或关键字的某个线性函数值为散列地址。即H（key）=key或H（key） = a？key + b，其中a和b为常数（这种散列函数叫做自身函数）

2. 数字分析法：分析一组数据，比如一组员工的出生年月日，这时我们发现出生年月日的前几位数字大体相同，这样的话，出现冲突的几率就会很大，但是我们发现年月日的后几位表示月份和具体日期的数字差别很大，如果用后面的数字来构成散列地址，则冲突的几率会明显降低。因此数字分析法就是找出数字的规律，尽可能利用这些数据来构造冲突几率较低的散列地址。

3. 平方取中法：取关键字平方后的中间几位作为散列地址。

4. 折叠法：将关键字分割成位数相同的几部分，最后一部分位数可以不同，然后取这几部分的叠加和（去除进位）作为散列地址。

5. 随机数法：选择一随机函数，取关键字的随机值作为散列地址，通常用于关键字长度不同的场合。

6. 除留余数法：取关键字被某个不大于散列表表长m的数p除后所得的余数为散列地址。即 H（key） = key MOD p， p<=m。不仅可以对关键字直接取模，也可在折叠、平方取中等运算之后取模。对p的选择很重要，一般取素数或m，若p选的不好，容易产生同义词。初学者可以这样理解，hashCode方法实际上返回的就是对象存储的物理地址（实际上并不是真正的在内存的物理地址，不过可以这样理解）。 这样一来，当集合要添加新的元素时，先调用这个元素的hashCode方法，就一下子能定位到它应该放置的物理位置上。如果这个位置上没有元素，它就可以直接存储在这个位置上，不用再进行任何比较了；如果这个位置上已经有元素了，就调用它的equals方法与新元素进行比较，相同的话就不存了，不相同就散列其它的地址。所以这里存在一个冲突解决的问题。这样一来实际调用equals方法的次数就大大降低了。

所以， Java对于eqauls方法和hashCode方法是这样规定的：

1、如果两个对象相同，那么它们的hashCode值一定要相同；

2、如果两个对象的hashCode相同，它们并不一定相同；上面说的对象相同指的是用eqauls方法比较。    

你当然可以不按要求去做了，但你会发现，相同的对象可以出现在Set集合中。同时，增加新元素的效率会大大下降。

如果你改写了equal()方法，令两个实际不是一个对象的两个实例在逻辑上相等了，但是hashcode却是不等。