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news 2025/7/21 10:40:45

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1、 hashCode() 方法和 equals(Object obj)

在Java中，hashCode() 方法和 equals(Object obj) 方法之间的关系是紧密相连的，特别是在使用基于哈希的集合（如 HashSet、HashMap、HashTable 等）时。这两个方法共同决定了对象在哈希表中的存储和检索行为。

hashCode() 方法

hashCode() 方法用于获取对象的哈希码。
哈希码是一个整数，由对象的内部地址或根据对象的字段通过某种算法计算得到。
哈希码的主要目的是在哈希表中减少碰撞（即不同的对象具有相同的哈希码）的概率，从而提高查找效率。

equals(Object obj) 方法

equals(Object obj) 方法用于比较两个对象是否相等。
在没有重写 equals 方法的情况下，equals 方法比较的是对象的引用（即内存地址）。
重写 equals 方法时，通常也会重写 hashCode 方法，以保持它们之间的一致性关系。

hashCode() 和 equals(Object obj) 之间的关系

一致性（Consistency）：对于任何非null的引用值x和y，当且仅当 x.equals(y) 为 true 时，x.hashCode() 必须等于 y.hashCode()。
不同对象可以有相同的哈希码：两个不相等的对象（即 equals(Object obj) 返回 false）可以有相同的哈希码。
如果两个对象相等：根据 equals(Object obj) 方法的定义，如果两个对象相等（即 equals(Object obj) 返回 true），那么对这两个对象中的每一个调用 hashCode() 方法都必须产生相同的整数结果。

为什么需要保持一致性

在基于哈希的集合中，当你尝试添加、查找或删除一个对象时，集合首先会计算该对象的哈希码，以决定它在哈希表中的哪个桶（bucket）中。然后，它会在该桶中遍历所有对象，使用 equals() 方法来查找确切的对象。

如果 hashCode() 方法没有与 equals() 方法保持一致，那么即使两个对象通过 equals() 方法被认为是相等的，它们也可能被放置在哈希表的不同桶中，导致无法正确找到对象，或者导致哈希表无法正确管理对象的存储和检索。

因此，当你重写 equals() 方法时，通常也需要重写 hashCode() 方法，以确保这两个方法之间的一致性。

2、不同对象可以有相同的哈希码的原因

在哈希表中，不同对象可以有相同的哈希码（也称为哈希冲突或哈希碰撞）的原因主要归结为哈希函数的有限性和对象的无限性之间的矛盾。

哈希函数的有限性：哈希函数的设计目标是将任意长度的输入（比如对象的状态或关键属性）映射到固定长度的输出（即哈希码，通常是整数）。由于输出空间是固定的，因此哈希函数只能产生有限数量的不同哈希码。
对象的无限性：在理论上，可以创建的对象数量是无限的，因为对象的属性可以有无限多种组合方式。即使只考虑有限的几个属性，这些属性的不同组合也会导致理论上无限多种不同的对象。
概率性：由于哈希函数的输出空间有限，而输入空间（即可能的对象集合）无限，因此必然存在多个不同的对象映射到同一个哈希码的情况。这是概率上的必然结果，尤其是在处理大量数据时。
性能与空间的权衡：哈希表的设计需要在性能（查找、插入和删除操作的平均时间复杂度）和空间（哈希表所需的内存）之间做出权衡。使用更复杂、输出范围更大的哈希函数可以减少哈希冲突，但会增加计算哈希码所需的时间和空间成本。相反，使用更简单、输出范围较小的哈希函数可以提高性能，但会增加哈希冲突的概率。
解决哈希冲突：为了处理哈希冲突，哈希表通常使用各种策略，如开放寻址法（open addressing）和链地址法（chaining，也称为分离链接法）。在链地址法中，每个桶（bucket）实际上是一个链表，所有具有相同哈希码的对象都被添加到同一个链表中。这样，即使不同对象具有相同的哈希码，它们也可以被正确地存储和检索。

因此，不同对象可以有相同的哈希码是哈希表设计中的一个固有特性，需要通过合理的哈希函数和冲突解决策略来管理。

3、介绍开放寻址法（open addressing）和链地址法（chaining，也称为分离链接法）

开放寻址法（Open Addressing）和链地址法（Chaining，也称为分离链接法）是两种解决哈希表中哈希冲突的主要方法。下面分别介绍这两种方法：

1. 开放寻址法（Open Addressing）

定义与原理：

开放寻址法是一种哈希表的冲突解决方法，它要求所有的元素都存储在哈希表的数组中。当发生冲突时，即两个不同的元素通过哈希函数计算得到的哈希值相同时，开放寻址法会寻找数组中的下一个空闲位置，直到找到一个空槽或遍历整个表为止。

实现方式：

线性探测（Linear Probing）：当发生冲突时，依次检查下一个位置，直到找到一个空槽或者遍历整个表。公式为 hash(key, i) = (hash(key) + i) % tableSize。
二次探测（Quadratic Probing）：根据一个二次方程的形式探测下一个位置，公式为 hash(key, i) = (hash(key) + c1 * i + c2 * i^2) % tableSize。
双重哈希（Double Hashing）：使用两个哈希函数，第一个哈希函数计算出位置，如果发生冲突，则通过第二个哈希函数计算一个步长，再次寻找下一个位置。公式为 hash(key, i) = (hash1(key) + i * hash2(key)) % tableSize。

优势与劣势：