HashMap的散列原理

为了速度而散列:

       散列的价值在于速度:散列使得查询得以快速进行。由于瓶颈在于键的查询速度,因为解决方案之一就是保持键的排序状态。然后使用Collections.binarySearch()进行查询。 散列则更进一步,它将键保存在某处,以便能够很快找到。存储一组元素最快的数据结构是数组,所以用它来表示键的信息 (请小心留意,这里说的是键的信息,而不是键本身)。但是因为数组不能调整容量,因此就有一个问题:我们希望在Map中保存数量不确定的值,但是如果键的数量被数组的容量限制了,该怎么办?


       答案就是:数组并不保存键本身。而是通过键对象生成一个数字,将其作为数组的下标。这个数字就是散列码,由定义在Object中的, 且可能由你的类覆盖的hashCode()方法(在计算机科学的术语中称为散列函数)生成。 为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。也就是说,可能会有冲突,因为数组多大就不重要了,任何键总能在数组中找到它的位置。 于是查询一个值的过程首先就是计算散列码,然后使用散列码查询数组(直接用散列码作为数组的下标)。如果能保证没有冲突,那就可能有了一个完美的散列函数,但是这种情况 只是特例。通常,冲突由外链接处理:数组并不直接保存值,而是保存值的List。然后对list的值使用equels()方法进行线性的查询。这部分的查询 自然会比较慢,但是,如果散列函数好的话,数组的每个位置就只有较少的值。因此,不是查询整个list,而是快速的跳到数组的某个位置,只对很 少的元素进行比较。这就是HashMap会如此快的原因。

由上可以推出:两个对象hashCode()的计算结果相等并不代表在Map的键存储中这两个对象是相等的,只有当hashCode和equals都相等时候才会表示相等。 反过来说,假如两个对象在Map的键存储中是相等的,那么这两个对象的hashCode和equals都相等。

 

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