关于Java中的equals()方法与hashCode()方法

散列函数,散列算法,哈希函数。
是一种从任何一种数据中创建小的数字“ 指纹”的方法。
散列函数把消息或数据压缩成 摘要，使得数据量变小，将数据的格式固定下来。
好的散列函数在输入域中很少出现散列冲突。
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所有散列函数都有如下一个基本特性：
1：如果a=b，则h(a) = h(b)。
2：如果a!=b，则h(a)与h(b)可能得到相同的散列值。
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这里简单说一下常见的散列算法：
（1) MD4
　　MD4(RFC 1320)是 MIT 的 Ronald L. Rivest 在 1990 年设计的，MD 是 Message Digest 的缩写。
它适用在32位字长的处理器上用高速软件实现--它是基于 32 位操作数的位操作来实现的。
（2) MD5
　　MD5(RFC 1321)是 Rivest 于1991年对MD4的改进版本。它对输入仍以512位分组，
其输出是4个32位字的级联，与 MD4 相同。MD5比MD4来得复杂，并且速度较之要慢一点，
但更安全，在抗分析和抗差分方面表现更好
（3) SHA-1 及其他
　　SHA1是由NIST NSA设计为同DSA一起使用的，它对长度小于264的输入，产生长度为160bit的散列值，
因此抗穷举(brute-force)性更好。SHA-1 设计时基于和MD4相同原理,并且模仿了该算法。
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散列算法的日常用处：
　　（1) 文件校验
　　　　我们比较熟悉的校验算法有奇偶校验和CRC校验，这2种校验并没有抗数据篡改的能力，
它们一定程度上能检测并纠正数据传输中的信道误码，但却不能防止对数据的恶意破坏。
　　　　MD5 Hash算法的"数字指纹"特性，使它成为目前应用最广泛的一种文件完整性校验和(Checksum)算法，
不少Unix系统有提供计算md5 checksum的命令。
　　（2) 数字签名
　　　　Hash 算法也是现代密码体系中的一个重要组成部分。由于非对称算法的运算速度较慢，
所以在数字签名协议中，单向散列函数扮演了一个重要的角色。 对 Hash 值，
又称"数字摘要"进行数字签名，在统计上可以认为与对文件本身进行数字签名是等效的。
而且这样的协议还有其他的优点。
　　（3) 鉴权协议
　　　　如下的鉴权协议又被称作挑战--认证模式：在传输信道是可被侦听，
但不可被篡改的情况下，这是一种简单而安全的方法。
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Java中的散列

1.java.lang.Object的约定如下： 
(1)同一对象上多次调用hashCode()方法，总是返回相同的整型值。
(2)如果a.equals(b)，则一定有a.hashCode() 一定等于 b.hashCode()。 
(3)如果!a.equals(b)，则a.hashCode() 不一定等于 b.hashCode()。
　此时如果a.hashCode() 总是不等于 b.hashCode()，会提高hashtables的性能。
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Object中的默认实现
/**
*As much as is reasonably practical, 
*the hashCode method defined by class Object does return distinct integers for distinct objects. 
*(This is typically implemented by converting the internal address of the object into an integer, 
*but this implementation technique is not required by the Java TM programming language.)
*/
public native int hashCode();


public boolean equals(Object obj) {
return (this == obj);
}
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String中的默认实现
//equals()方法与hashCode()没有任何关系
public boolean equals(Object anObject) {
if (this == anObject) {
   return true;
}
if (anObject instanceof String) {
   String anotherString = (String)anObject;
   int n = count;
   if (n == anotherString.count) {
char v1[] = value;
char v2[] = anotherString.value;
int i = offset;
int j = anotherString.offset;
while (n-- != 0) {
   if (v1[i++] != v2[j++])
return false;
}
return true;
   }
}
return false;
}


//String重写了hashCode()方法
public int hashCode() {
　　int h = hash;
　　int len = count;
if (h == 0 && len > 0) {
int off = offset;
char val[] = value;


for (int i = 0; i < len; i++) {
h = 31*h + val[off++];
}
hash = h;
}
return h;
}
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Integer中的默认实现
//Integer的equals()默认就是比较hashCode()，而hashCod()默认就是Integer.intValue()
public boolean equals(Object obj) {
if (obj instanceof Integer) {
   return value == ((Integer)obj).intValue();
}
return false;
}


//Integer的hashCode默认就是Integer.intValue()
public int hashCode() {
return value;
}


public Integer(int value) {
this.value = value;
}
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HashMap.contains()的实现如下
/**
 * Applies a supplemental hash function to a given hashCode, 
 * which defends against poor quality hash functions.  
 */
 //这是一个增强型的hash
static int hash(int h) {
h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
}


public boolean containsKey(Object key) {
　　return getEntry(key) != null;
}


final Entry getEntry(Object key) {
//先调用key.hashCod()，再进行了一次增强型hash
int hash = (key == null) ? 0 : hash(key.hashCode());
for (Entry e = table[indexFor(hash, table.length)];
e != null;
e = e.next) {
Object k;
//先比较hash值，必须相等，再调用两个对象的equals()方法，也必须相等
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
}
return null;
}
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结论：
(1)：可以这样理解哈希(或叫散列)，对原始文本进行压缩，产生一个简介(即 摘要)，并有以下规则：
不同的文本，压缩后，大部分都能得到不同的摘要，但也有少数产生相同的摘要，即产生了碰撞。
相同的文本，压缩后，一定得到相同的摘要。
(2)：equals()我们理解成：比较文本是否一样，hashCode()则理解成：比较摘要是否一样。
(3)：所以
equals()相同，则hashCode()一定相同。
equals()不相同，hashCode()大部分也不一样，但也有少数产生相同的hashCode()，即产生了碰撞。
(4)：所以我们可以这样理解HashMap.get(key)方法
hashCode()是对象的摘要，只不过这个摘要被摘要生成算法限制在[0, table.length - 1]这个闭区间中。
根据key的生成摘要(即数组中的下标)，对这个下标上的链表进行循环比较
在摘要相同的前提下(实际上这个链表中的所有元素的摘要都相同，这也正是碰撞的处理方法)，
且equals()方法相同(即比较实际上真正关心的内容)，则返回正确值。
(5)：所以，
如果，equals()相同，而hashCode()不相同，
那么put(key, value)时，原本已存在的key，会被错误的计算出这个key不存在，
所以又在其它位置上存储了一个业务逻辑一样的对象，两个对象之间唯一的区别就是，hash值不一样。
但是get(key)时还是正确的，即取出的还是业务逻辑一样的对象的值。

测试代码如下：

package com.collonn.algorithm.test;

import java.util.HashMap;
import java.util.Random;

class Stu {
	public String name;
	public int age;
	public int hash;

	public Stu() {

	}

	public Stu(String name, int age) {
		this.name = name;
		this.age = age;
		this.hash = new Random().nextInt(9);
	}

	@Override
	public boolean equals(Object obj) {

		if (obj instanceof Stu) {
			Stu stu = (Stu) obj;
			if (stu.name.equals(this.name)) {
				return true;
			} else {
				return false;
			}
		}

		return false;
	}

	public int hashCode() {
		return this.hash;
	}
}

public class Test2 {

	private static void Print(Stu s) {
		System.out.printf("\n name=%s, age=%s, hash=%s", s.name, s.age, s.hash);
	}

	public static void main(String[] args) {
		Stu a = new Stu("a", 1);
		Stu b = new Stu("a", 2);
		Stu c = new Stu("a", 3);

		System.out.printf("\n ------ new ------");
		Print(a);
		Print(b);
		Print(c);

		HashMap map = new HashMap();
		map.put(a, a);
		map.put(b, b);
		map.put(c, c);

		System.out.printf("\n ------ get ------");
		Stu sut = map.get(a);
		Print(sut);
		sut = map.get(b);
		Print(sut);
		sut = map.get(c);
		Print(sut);
	}

}