2012-08-29 43 views
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可能重複:
Explanation of HashMap#hash(int) method哈希方法

/** 
    * Applies a supplemental hash function to a given hashCode, which 
    * defends against poor quality hash functions. This is critical 
    * because HashMap uses power-of-two length hash tables, that 
    * otherwise encounter collisions for hashCodes that do not differ 
    * in lower bits. Note: Null keys always map to hash 0, thus index 0. 
    */ 
    static int hash(int h) { 
     // This function ensures that hashCodes that differ only by 
     // constant multiples at each bit position have a bounded 
     // number of collisions (approximately 8 at default load factor). 
     h ^= (h >>> 20)^(h >>> 12); 
     return h^(h >>> 7)^(h >>> 4); 
    } 

誰能解釋詳細此方法,謝謝。

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來源評論相當詳細。你想了解什麼?目的?位移邏輯?別的東西? – Fredrik

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@Foredoomed我可以說這只是一堆XOR環和位移位,但其背後的邏輯可能更爲複雜。 – Eugene

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我認爲這是這個問題的重複

回答

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設計一個通用散列碼的問題之一是,你將所有這些努力都放在確保位的良好傳播上,然後有人出現並以這種方式使用它來完全撤銷那。

我們來看一個帶有X和Y(兩個整數)的座標類的經典示例。

這是一個典型的例子,因爲人們會用它來證明X^Y不是一個好的散列碼,因爲通常有幾個對象,其中X == Y(全部散列爲0)或者其X和Y是另一個的Y和X(將散列相同)和其他情況下,我們最終使用相同的散列碼。

歸結爲這樣一個事實,即整數有一個可能的範圍,覆蓋了四十億個值,在99%的使用中,它們往往最多少於幾百或幾萬。我們永遠無法擺脫試圖在四十億個可能的結果中傳播18quadrillion可能的價值,但我們可以努力使那些我們可能真正看到的,不太可能發生衝突。

現在,(X << 16 | X >> 16)^Y在這種情況下做得更好,將X中的位擴展得更多。

不幸的是,如果使用該散列的是做% someBinaryRoundNumer索引到一個表(或甚至% someOtherNumber,到稍微較小的程度上),那麼對下面someBinaryRoundNumber X的值 - 其中我們可以期望是最常見的 - 這個散列有效地變爲return Y

我們所有的辛苦工作都浪費了!

重複使用的是用這樣的邏輯做一個散列,稍微好一點。

值得注意的是,對(X << 16 | X >> 16)^Y方法太過挑剔是不公平的,因爲散列的另一種用法可能具有優於給定備選方案的形式。

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那麼不進入到精細的細節,但:

  • 由於hascode()和equals()的合同,一個執行不力的哈希碼功能可能會導致具有相同的哈希碼不同實例。這意味着你可能有一個類用一個糟糕的hashcode()方法實現,這樣類的equals()方法將爲A和B實例返回false(這意味着它們與業務邏輯的角度不同)但hashcode()方法爲實例A和B返回相同的值。同樣,根據hashcode()和equals()合約,這在技術上是有效的,但不是很合適的

  • in a Htabletable-like structure如HashMap)「桶」用於根據其哈希碼將映射放置在映射內部。如果兩個實例具有相同的哈希碼()(但根據equas()方法不同),它們將被放置在同一個存儲桶中。從性能角度來看,這是不好的,因爲當你有很多這樣的情況時,你會失去一些類似Hashtable結構固有的檢索速度。被稱爲碰撞。發生什麼事情是,如果稍後有人使用「搜索」實例從hashmap中檢索某些內容,並且相應的哈希桶具有多個佔有者,則必須使用equals()方法檢查該存儲桶中的每個元素,以找出哪個是需要檢索的那個。在極端情況下,HashMap可以像這樣轉換成鏈表。

  • hash(int n)方法爲現有的hashcode()值添加了一些額外的東西,以便防禦這種情況。