来看一下 hash 方法的源码（JDK 8 中的 HashMap）： static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
} 这段代码究竟是用来干嘛的呢？我们都知道，key.hashCode() 是
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2023-07-13 16:19:35
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1、Hash值有什么用？ HashMap、HashTable、HashSet，所以涉及到使用Hash值进行优化存储的地方，都会用到HashCode。HashCode是Key，这种计算为提高计算的性能。想想看，一般来说，数组算是比较快的集合类了吧，直接用index定位元素，简直就是O(1)的级别。但是添加元素就不这么乐观了。但是使用hash类的集合，添加元素，移
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2023-09-07 09:37:19
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Map，顾名思义，是一种映射的机制在JAVA中，常用的有Hashtable，HashMap，LinkedHashMap，TreeMapHashtable的大部分方法都做了同步，是线程安全的，HashMap是非线程安全的；而且Hashtable不允许key/value为Null，而HashMap可以1、HashMapHashMap底层的数据结构还是数组，内存地址就是数组的下标，HashMap中的哈希
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2024-03-04 21:22:22
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一、哈希表：查询速度非常快。1，哈希表的结构 ： 数组 + 链表 + 红黑树 （jdk1.8后） 。数组，链表，红黑树解析
2.结构解析：1.数组，按哈希值是否相同分组， 2.链表，哈希值相同的元素用链表吊在一个数组元素下面， 3.红黑树，如果吊在下面的链表长度大于8 ，则链表转化为红黑树，增加查询速度。二、哈希值1.什么是哈希值？哈希值是一个10进制的int 类型的数(用来模拟地址，不是物理实际
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2023-07-13 16:20:00
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前言本来想自己写一篇总结图像相似hash算法，无意之中看到一篇博客真的是总结地很精妙。 度量两张图片的相似度有许多算法，本文讲介绍工程领域中最常用的图片相似度算法之一——Hash算法。Hash算法准确的说有三种，分别为平均哈希算法(aHash)、感知哈希算法你(pHash)和差异哈哈希算法(dHash)。 三种Hash算法都是通过获取图片的hash值，再比较两张图片hash值的汉明距离来度量两张图
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2023-12-19 20:54:18
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一.计算哈希值1.对于基本数据类型四类八种 byte short int long float double char boolean计算过程,大概可分为六类(其实是我自己分的,我只是为了写着清楚)//第一类 int //int类型数据的包装类(因为算hashCode()肯定得是对象嘛,所以包装类)求哈希值,直接返回本身的值Integ
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2023-07-13 16:18:09
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Java中HashMap底层实现原理分析（JDK1.8）在JDK1.6，JDK1.7中，HashMap采用位桶+链表实现，即使用链表处理冲突，同一hash值的链表都存储在一个链表里。但是当位于一个桶中的元素较多，即hash值相等的元素较多时，通过key值依次查找的效率较低。而JDK1.8中，HashMap采用位桶+链表+红黑树实现，当链表长度超过阈值（8）时，将链表转换为红黑树，这样大大减少了查找
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2023-06-21 23:06:27
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基于hash算法的字符串匹配（本质上是预处理+查找）什么是Hash？ Hash,散列函数，是把任意长度的输入（又叫做预映射pre-image）通过散列算法变换成固定长度的输出， 该输出就是散列值(hash值)。这种转换是一种压缩映射，也就是，散列值的空间通常远小于输入的空间。 换句话说，在这里
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2023-10-08 07:14:49
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文章很长很复杂，先说结论：Java 中Object对象的hashcode()返回值一定不会是Object对象的内存地址这么简单！即hashcode()返回的不是对象在内存中的地址。Java语言中，Object对象有个特殊的方法：hashcode(), hashcode()表示的是JVM虚拟机为这个Object对象分配的一个int类型的数值，JVM会使用对象的hashcode值来提高对HashMap
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2024-06-11 21:34:38
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1、Hash值有什么用？ HashMap、HashTable、HashSet，所以涉及到使用Hash值进行优化存储的地方，都会用到HashCode。HashCode是Key，这种计算为提高计算的性能。想想看，一般来说，数组算是比较快的集合类了吧，直接用index定位元素，简直就是O(1)的级别。但是添加元素就不这么乐观了。但是使用hash类的集合，添加元素，移
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2023-08-29 16:03:17
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1 概述
链表查找的时间效率为O(N)，二分法为log2N，B+ Tree为log2N，但Hash链表查找的时间效率为O(1)。
设计高效算法往往需要使用Hash链表，常数级的查找速度是任何别的算法无法比拟的，Hash链表的构造和冲突的不同实现方法对效率当然有一定的影响，然 而Hash函数是Hash链表最核心的部分，本文尝试分析一些经典软件中使用到的字符串Hash函数
之前一直是看别人对于其他几个集合框架的分析，现在自己也来分析一下Hashtable的源码以及用法。首先，为了提高兴趣，我们先来看看这个源码是谁写的。* @author Arthur van Hoff
* @author Josh Bloch
* @author Neal Gafter
* @see Object#equals(java.lang.Object)
* @see
下面是关于hashcode()和equals()的官方文档解释hashCode
public int hashCode()
返回该对象的哈希码值。支持此方法是为了提高哈希表（例如
java.util.Hashtable 提供的哈希表）的性能。 hashCode 的常规协定是：在 Java
引入 哈希表： 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。 给定表M，存在函数f(key)，对任意给定的关键字值key，代入函数后若能得到包含该关键字的记录在表中的地址，则称表M为哈希(Hash）表，函数f(k
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2024-07-10 05:03:24
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目前我们很多时候都是在做分布式系统，但是我们需把客户端的请求均匀的分布到N个服务器中，一般我们可以考虑通过Object的HashCodeHash%N，通过取余，将客户端的请求分布到不同的的服务端。但是在分布式集群中我们通常需要添加或删除服务器，所以通过取余是不行的。一致性Hash就是为了解决这个问题。 Consistent Hashing 一致性Hash的原理 1、环型Hash空间 根据
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2023-07-13 16:19:12
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一、HashMap的定义HashMap是存放key,value键值对的数据结构，是由数组和链表(红黑树)组成的。二、HashMap的put实现过程计算Hash值，找到存放的节点，位置为hash%length。由于HashMap的长度总是2的N次方，所以位置可以由hash & (length-1)来计算。如果存放的节点没有值，就在该位置上生成一个新的节点(Entry或者Node)，如果有值了
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2024-04-08 13:15:26
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什么是hash算法很多javaer在使用HashMap时，知道这个数据结构非常好用，存取速度很快，而且任何类型的键值对都能往里面塞，非常方便。但是幕后的实现机制，可能并不理解。HashMap的底层数据结构是数组，数组中存放着链表。要保证键值对能快速插入，并保证通过键能快速获取，就必须要将键转换成数组索引，也就是说需要有将任意键转换成Integer类型数据的能力。而这个转换算法就是hash算法。
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2024-03-04 06:51:03
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1.HashMap的内部实现机制HashMap是对数据结构中哈希表(Hash Table)的实现，Hash表又叫散列表。Hash表是根据关键码Key来访问其对应的值Value的数据结构，它通过一个映射函数把关键码映射到表中一个位置来访问该位置的值，从而加快查找的速度。这个映射函数叫做Hash函数，存放记录的数组叫做Hash表。在Java中，HashMap的内部实现结合了链表和数组的优势，链接节点的
什么是hash？hash又称为散列，就是把一串任意长度的输入通过hash算法转换为固定长度的输出串，这个串就叫做hash值。比如Java集合中的map，根据key来计算hash值code，code = hash(key)。hash函数，算法MD4:基于32位的位操作实现的MD5：比md4更复杂一些，因此速度更慢一些，安全性更好SHA-1：对小于264位的输入，产生160位的散列值hash表hash
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2023-10-14 14:44:00
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哈希算法:哈希算法(Hash)又称摘要算法(Digest),作用：对任意一组输入数据进行计算，得到一个固定长度的输出摘要。目的：为了验证原始数据是否被篡改。特点：相同的输入一定得到相同的输出；不同的输入大概率得到不同的输出。Java字符串的hashCode()就是一个哈希算法，它的输入是任意字符串，输出是固定的4字节 int整数:"hello".hashCode(); // 0x5e918d2
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2023-07-13 16:18:30
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