文章目录
- 1、哈希表简单的原理理解
- 2、哈希冲突
- 3、哈希冲突解决办法
- 3.1 Java 里面怎么解决哈希冲突？
- 3.2 Java 为什么使用单链表？链表 + 红黑树？为什么使用？
- 4、 哈希函数的作用
- 5、哈希函数实现的大致步骤
- 6、相关运算符号（哈希函数中会遇到）
- 6.1、关于 & 运算
- 6.2 关于 ^ 运算（异或运算，相同的为 0 ，不同的 1 ）
- 6.3 >>> 表示的是无符号右移动，就是二进制的位向右移动溢出的直接截取掉即可
- 7、不同的 key 产生的hashCode 的过程
- 7.1 整数
- 7.2 浮点数(计算机组成原理有怎么把浮点数转换为二进制)
- 7.3 long double（都是64位，使用位，异或，类型转换变为 32位的int）
- 7.4 字符串的哈希值计算
- 8、Java里面不重写 hashCode 的后果
- 9、为什么Map里面的 key 要求实现 equals
- 10、小结（为什么自定义类型需要同时重写hashCode和 equals方法）
- 11 obj.getClass() 和 obj instance()的区别
- 12 字符串哈希值的计算为什么使用 31（简单的数学原理）
- 使用了自定义对象作为 key
1、哈希表简单的原理理解
通过映射的键值对，将 key 进行传递进去，然后经过了哈希函数的处理，计算得到数组中的下标，使得进行索引的的时间复杂度是 O(1)
通过了空间换时间；牺牲了空间，快速了时间
2、哈希冲突
两个不同的key 但是最终的计算结果是相同的，也就是计算到了相同的数组下标，在元素的插入的时候，发生了冲突，出现了哈希碰撞；
3、哈希冲突解决办法
1、开放寻址法，进行空桶的探测，顺序的探测，跳转的探测；
2、再哈希方法：另外的哈希算法实现；
3、使用链表将桶子里面的值进行串起来；
3.1 Java 里面怎么解决哈希冲突？
Java 里面使用的单向链表解决哈希冲突，当哈希表的容量 >= 64 并且单项链表的节点数量 > 8 的时候，此时会把哈希表转换为红黑树，
当红黑书的节点小于一定的数量时候，转换为单向链表；
3.2 Java 为什么使用单链表？链表 + 红黑树？为什么使用？
使用单链表的原因：因为当元素的插入的时候,发生了哈希冲突，会使用链表 + 红黑树的存储方式，先在链表上会进行元素的 key 的比较，相同的 key 存在的时候，覆盖掉原来的key 的 value，没有相同的 key ，追加到链表的尾部即可；
4、 哈希函数的作用
通过哈希函数将 key 传递进去，计算出来数组的下标,就是存储元素，键值对的映射；
5、哈希函数实现的大致步骤
哈希函数实现的大致步骤：
1、使用key 生成哈希值（哈希值必须是使用整数）
2、使用 key 生成的哈希值与数组的大小进行相关运算，生成一个索引值（因为最终数据是放在了数组元素中的，计算出来的哈希值是需要
小于数组的索引的）
比如使用下面的计算方式：
hashCode(key) % arr.length
使用与运算（&） 取代 % （计算的速度比较慢，选择更加好的计算方式）运算的条件：数组的长度是 2^n
6、相关运算符号（哈希函数中会遇到）
6.1、关于 & 运算
& 运算：
1001010
& 1101101
rs 1001000(两个都是 1 的时候结果才是 1)
为什么数组的长度是 2^n？为了提高计算机的运行效率；
1 2^0
10 2^1
100 2^2
1 2^1 - 1
11 2^2 - 1
111 2^3 - 1
1111 2^4 - 1
1001010
& 1111111
rs 1001010(是原来的key)(以前是什么，现在是什么)
1010101(不管之前的数字有多大，算出来的结果始终是小于 给定的数组大小 111 的)
& 0000111
rs 00001016.2 关于 ^ 运算（异或运算，相同的为 0 ，不同的 1 ）
6.3 >>> 表示的是无符号右移动，就是二进制的位向右移动溢出的直接截取掉即可
上面的表中，先进行了移位的操作，然后进行了 异或的运算，使得高 32 位，低32 位都参加了哈希值的运算，减少了哈希冲突；
为什么使用 ^ 运算？
因为如果使用了 & 的运算，方面的前面 32 位相当于没有参加运算，不符合所有的 key 都参加hashCode 运算的设计规则
为什么不使用 | 运算？
因为算出来的哈希冲突太大了，不符合设计规则
7、不同的 key 产生的hashCode 的过程
7.1 整数
整数自己就是自己的哈希值
7.2 浮点数(计算机组成原理有怎么把浮点数转换为二进制)
使用浮点数在计算机内部表示的二进制转换成为的 int 整数作为它的哈希值；
7.3 long double（都是64位，使用位，异或，类型转换变为 32位的int）
下面是JDK Double 类中 hashCode 的计算方法，先进行了位运算，然后进行了异或运算，然后把 64 位的 double 强制的进行了 32 位的int 的类型转换，得到了规定的哈希值；
因为 Java 里面规定了哈希值是32 位的整数，为了获取到这个整数，进行了上面的操作，计算，类型转换
/**
* Returns a hash code for a {@code double} value; compatible with
* {@code Double.hashCode()}.
*
* @param value the value to hash
* @return a hash code value for a {@code double} value.
* @since 1.8
*/
public static int hashCode(double value) {
long bits = doubleToLongBits(value);
return (int)(bits ^ (bits >>> 32));
}7.4 字符串的哈希值计算
字符串是由字符所组成的，每一个字符在本质上面就是一个数字，我们可以使用 31 进制将字符转换成为数字，自己定义，转换成了一个整数，可以作为hash Code ,hashCode 经过了不同的算法可以得到不同的结果，最终的目标是，提高检索的效率，减少哈希冲突；
JDK 里面的 hashCode 代码：
public int hashCode() {
int h = hash;
if (h == 0 && value.length > 0) {
char val[] = value;
for (int i = 0; i < value.length; i++) {
h = 31 * h + val[i];
}
hash = h;
}
return h;
}原因:31的优点是可以用移位和减法来代替乘法，以获得更好的性能：31 * i == (i << 5) - i…现代VM自动进行这种优化。
8、Java里面不重写 hashCode 的后果
在使用了 HashMap 存储对象的时候，不重写，JDK 根据对象创建的内存地址自动的生成 hashCode,只是简单比较了两个对象的地址不同，那么hashCode 就不会相同，但是在实际的开发中，要求当两个对象的某几个属性值相同的时候，需要判定两个对象就是一个对象，这个时候把对象保存在HashMap 中就必须重写 hashCode 方法，否则两个对象永远不会相同；允许 key 是 null
9、为什么Map里面的 key 要求实现 equals
能放在一起不代表哈希值是一样的，代表哈希值算出来的索引是一样的；
不能使用哈希值相等就说两个东西是相等的，因为不同的int string 创建出来的变量的哈希值有可能是一样的；
所以需要使用 equals 方法进行进一步的判断，进一步的判断 key 是不是相等的，key 相等了，覆盖，不相等，后面查找，一直没有放在单向链表的最后面；
10、小结（为什么自定义类型需要同时重写hashCode和 equals方法）
把一个 value 放到哈希表中需要知道住的位置，hashCode相当于住的街道，equals可以找到住的房间号；
1、为什么需要hashCode?
因为创建哈希表，在Java中哈希表由数组链表组成（简单理解，有红黑树转换），把一个 value 放在一个哈希表，得先知道放到哪儿，key 计算得到hashCode , hashCode经过了计算之后得到数组的下标(可能是多个不同的东西计算得到的哈希值是一样的，哈希值的唯一确定不能确定就是同一个对象)；
解决了数组中的什么位置；解决了住在什么街道的问题；
2、为什么需要 equals?
放入元素的时候，数组中的每一个元素，可以看做是一个单向链表中头结点，当发生了哈希冲突，比较哈希表已有元素的 key 和新加入的元素的 key 是不是相等的，相等的key 进行值的覆盖，不相等一直向链表后面遍历，如果一直没有相同的key,那么加到单向链表最后面；
解决了住在什么房间号的位置；
（key 可以为数值，比较数值的大小，就是比较了key 是否是相等的；可以为对象，key 是对象的时候，我们可以根据对象的属性重写 equals，根据属性判断两个对象是不是一个对象，也就是比较key 是不是相等的）
11 obj.getClass() 和 obj instance()的区别
obj.getClasss() 获取到的就是当前的类
obj instance() 当其为 子类的时候，判断出来的是 true 范围变大了，变得不精确了
12 字符串哈希值的计算为什么使用 31（简单的数学原理）
使用了31的优点：
素数与其他数字相乘，更容易产生唯一性，减少了哈希冲突；
31计算出来的哈希值是分布比较均匀的，经过了某些实验之后；
使用了自定义对象作为 key
1、需要充实重写 hashCode() equals() 方法
2、equals()判断两个 key 是否是同一个 key
3、当equals()方法返回的是 TRUE ，他们之前的哈希值一定是一样的
4、hashCode 相等的key equals() 不一定是TRUE
