java集合框架之HashCode

系统管理员 2021-03-26 15:32 565阅读 0赞

## List查找的低效率 ##

假设在List中存放着无重复名称，没有顺序的2000000个Hero  
要把名字叫做“hero 1000000”的对象找出来  
List的做法是对每一个进行挨个遍历，直到找到名字叫做“hero 1000000”的英雄。  
最差的情况下，需要遍历和比较2000000次，才能找到对应的英雄。  
测试逻辑：  
1. 初始化2000000个对象到ArrayList中  
2. 打乱容器中的数据顺序  
3. 进行10次查询，统计每一次消耗的时间  
不同计算机的配置情况下，所花的时间是有区别的。 在本机上，花掉的时间大概是600毫秒左右

![1042779-20180525103458272-328888979.png][]

package collection;
         
    import java.util.ArrayList;
    import java.util.Collections;
    import java.util.List;
         
    import charactor.Hero;
         
    public class TestCollection {
        public static void main(String[] args) {
            List<Hero> heros = new ArrayList<Hero>();
                
            for (int j = 0; j < 2000000; j++) {
                Hero h = new Hero("Hero " + j);
                heros.add(h);
            }
                
            // 进行10次查找，观察大体的平均值
            for (int i = 0; i < 10; i++) {
                // 打乱heros中元素的顺序
                Collections.shuffle(heros);
                 
                long start = System.currentTimeMillis();
         
                String target = "Hero 1000000";
         
                for (Hero hero : heros) {
                    if (hero.name.equals(target)) {
                        System.out.println("找到了 hero!" );
                        break;
                    }
                }
                long end = System.currentTimeMillis();
                long elapsed = end - start;
                System.out.println("一共花了：" + elapsed + " 毫秒");
            }
                 
        }
    }

## HashMap的性能表现 ##

使用HashMap 做同样的查找  
1. 初始化2000000个对象到HashMap中。  
2. 进行10次查询  
3. 统计每一次的查询消耗的时间  
可以观察到，几乎不花时间，花费的时间在1毫秒以内

![1042779-20180525103530286-829188814.png][]

package collection;
      
    import java.util.HashMap;
      
    import charactor.Hero;
      
    public class TestCollection {
        public static void main(String[] args) {
              
            HashMap<String,Hero> heroMap = new HashMap<String,Hero>();
            for (int j = 0; j < 2000000; j++) {
                Hero h = new Hero("Hero " + j);
                heroMap.put(h.name, h);
            }
            System.out.println("数据准备完成");
      
            for (int i = 0; i < 10; i++) {
                long start = System.currentTimeMillis();
                  
                //查找名字是Hero 1000000的对象
                Hero target = heroMap.get("Hero 1000000");
                System.out.println("找到了 hero!" + target.name);
                  
                long end = System.currentTimeMillis();
                long elapsed = end - start;
                System.out.println("一共花了：" + elapsed + " 毫秒");
            }
      
        }
    }

## HashMap原理与字典 ##

在展开HashMap原理的讲解之前，首先回忆一下大家初中和高中使用的汉英字典。  
  
比如要找一个单词对应的中文意思，假设单词是Lengendary,首先在目录找到Lengendary在第 555页。  
  
然后，翻到第555页，这页不只一个单词，但是量已经很少了，逐一比较，很快就定位目标单词Lengendary。  
  
555相当于就是Lengendary对应的hashcode

分析HashMap性能卓越的原因

## 分析HashMap性能卓越的原因 ##

\-----hashcode概念-----  
所有的对象，都有一个对应的hashcode（散列值）  
比如字符串“gareen”对应的是1001 (实际上不是，这里是方便理解，假设的值)  
比如字符串“temoo”对应的是1004  
比如字符串“db”对应的是1008  
比如字符串“annie”对应的也是1008  
  
\-----保存数据-----  
准备一个数组，其长度是2000，并且设定特殊的hashcode算法，使得所有字符串对应的hashcode，都会落在0-1999之间  
要存放名字是"gareen"的英雄，就把该英雄和名称组成一个键值对，存放在数组的1001这个位置上  
要存放名字是"temoo"的英雄，就把该英雄存放在数组的1004这个位置上  
要存放名字是"db"的英雄，就把该英雄存放在数组的1008这个位置上  
要存放名字是"annie"的英雄，然而 "annie"的hashcode 1008对应的位置已经有db英雄了，那么就在这里创建一个链表，接在db英雄后面存放annie  
  
\-----查找数据-----  
比如要查找gareen，首先计算"gareen"的hashcode是1001，根据1001这个下标，到数组中进行定位，（根据数组下标进行定位，是非常快速的） 发现1001这个位置就只有一个英雄，那么该英雄就是gareen.  
比如要查找annie，首先计算"annie"的hashcode是1008，根据1008这个下标，到数组中进行定位，发现1008这个位置有两个英雄，那么就对两个英雄的名字进行逐一比较(equals)，因为此时需要比较的量就已经少很多了，很快也就可以找出目标英雄  
这就是使用hashmap进行查询，非常快原理。  
  
这是一种用空间换时间的思维方式

![1042779-20180525103843964-1185693635.png][]

## HashSet判断是否重复 ##

HashSet的数据是不能重复的，相同数据不能保存在一起，到底如何判断是否是重复的呢？  
根据HashSet和HashMap的关系，我们了解到因为HashSet没有自身的实现，而是里面封装了一个HashMap，所以本质上就是判断HashMap的key是否重复。  
  
再通过上一步的学习，key是否重复，是由两个步骤判断的：  
hashcode是否一样  
 如果hashcode不一样，就是在不同的坑里，一定是不重复的  
 如果hashcode一样，就是在同一个坑里，还需要进行equals比较  
如果equals一样，则是重复数据  
如果equals不一样，则是不同数据。

## 自定义字符串的hashcode ##

如下是Java API提供的String的hashcode生成办法；

s\[0\]\*31^(n-1) + s\[1\]\*31^(n-2) + ... + s\[n-1\]

s\[0\] 表示第一位字符

n表示字符串的长度  
本练习并不是要求去理解这个算法，而是自定义一个简单的hashcode算法，计算任意字符串的hashcode  
因为String类不能被重写，所以我们通过一个静态方法来返回一个String的hashcode

public static int hashcode(String)

如果字符串长度是0，则返回0。  
否则： 获取每一位字符，转换成数字后，相加，最后乘以23

(s\[0\]+ s\[1\] + s\[2\] + s\[3\]+ s\[n-1\])\*23.

如果值超过了1999，则取2000的余数，保证落在0-1999之间。  
如果是负数，则取绝对值。  
随机生成长度是2-10的不等的100个字符串，打印用本hashcode获取的值分别是多少

HashCode代码

package Test.testtest;
    
    /**
     * @Auther: 李景然
     * @Date: 2018/5/24 22:48
     * @Description:
     */
    public class HashCode {
        public static void main(String[] args) {
            int i=0;
            while (i<100){
                double strLength=Math.ceil(Math.random()*8+2);
                StringBuilder sb=new StringBuilder();
                char c;
                int start=(int)'0';
                int end=(int)'z'+1;
    
                for (int j=0;j<strLength;j++){
                    c=(char) (Math.random()*(end-start)+start);
                    if(Character.isLetterOrDigit(c)){
                        sb.append(c);
                    }else{
                        j--;
                    }
    
                }
                System.out.println(sb.toString()+"---"+hashcode(sb.toString()));
                i++;
            }
        }
    
        public static int hashcode(String str){
            int result=0;
            if(str==null||str.length()==0){
                return 0;
            }
            char[] chars=str.toCharArray();
            for (char c :chars){
                result+=(int)c;
            }
            result*=23;
            if(result>1999){
                result%=2000;
            }
            return result;
        }
    }

部分结果：

![1042779-20180525104457283-136622331.png][]

## 自定义MyHashMap ##

根据前面学习的hashcode的原理和自定义hashcode, 设计一个MyHashMap，实现接口IHashMap  
  
MyHashMap内部由一个长度是2000的对象数组实现。  
  
设计put(String key,Object value)方法  
首先通过上一个自定义字符串的hashcode练习获取到该字符串的hashcode,然后把这个hashcode作为下标，定位到数组的指定位置。  
如果该位置没有数据，则把字符串和对象组合成键值对Entry，再创建一个LinkedList，把键值对，放进LinkedList中，最后把LinkedList 保存在这个位置。  
如果该位置有数据，一定是一个LinkedList,则把字符串和对象组合成键值对Entry，插入到LinkedList后面。  
  
设计 Object get(String key) 方法  
首先通过上一个自定义字符串的hashcode练习获取到该字符串的hashcode,然后把这个hashcode作为下标，定位到数组的指定位置。  
如果这个位置没有数据，则返回空  
如果这个位置有数据，则挨个比较其中键值对的键-字符串，是否equals，找到匹配的，把键值对的值，返回出去。找不到匹配的，就返回空

IhashMap代码

package Test.testtest;
    
    /**
     * @Auther: 李景然
     * @Date: 2018/5/24 22:46
     * @Description:
     */
    public interface IHashMap {
        public void put(String key,Object object);
        public Object get(String key);
    }

Entry代码

package Test.testtest;
    
    /**
     * @Auther: 李景然
     * @Date: 2018/5/24 22:46
     * @Description:
     */
    public class Entry {
    
        public Entry(Object key, Object value) {
            super();
            this.key = key;
            this.value = value;
        }
        public Object key;
        public Object value;
        @Override
        public String toString() {
            return "[key=" + key + ", value=" + value + "]";
        }
    
    }

MyHashMap代码

package Test.testtest;
    
    import java.util.ArrayList;
    import java.util.LinkedList;
    import java.util.List;
    
    /**
     * @Auther: 李景然
     * @Date: 2018/5/24 22:47
     * @Description:
     */
    public class MyHashMap implements IHashMap {
        private Object[] objects=new Object[2000];
    
        public MyHashMap(){
        }
    
        @Override
        public void put(String key, Object object) {
            int hashCode=HashCode.hashcode(key);
            if(objects[hashCode]==null){
                //key值相同的时候，把value存放到链表中
                LinkedList<Entry> list=new LinkedList<>();
                list.add(new Entry(key,object));
                objects[hashCode]=list;
            }else{
                LinkedList<Entry> list=(LinkedList<Entry>)objects[hashCode];
                list.add(new Entry(key,object));
                objects[hashCode]=list;
            }
        }
    
        @Override
        public Object get(String key) {
            int hashCode=HashCode.hashcode(key);
            Object object=objects[hashCode];
            if(object!=null){
                LinkedList<Entry> list=(LinkedList<Entry>)object;
                for (Entry e:list){
                    if(e.key.equals(key)){
                        return e.value;
                    }
                }
            }
            return null;
        }
    }

## 内容查找性能比较 ##

重复前面的 练习-查找内容性能比较 ，不过不使用HashMap,而是使用上个练习中自定义的MyHashMap.  
  
准备一个ArrayList其中存放100000(十万个)Hero对象，其名称是随机的,格式是hero-\[4位随机数\]  
hero-3229  
hero-6232  
hero-9365  
...  
  
因为总数很大，所以几乎每种都有重复，把名字叫做 hero-5555的所有对象找出来  
要求使用两种办法来寻找  
1. 不使用MyHashMap，直接使用for循环找出来，并统计花费的时间  
2. 借助MyHashMap，找出结果，并统计花费的时间

MyHashMapTest代码

package Test.testtest;
    
    import java.util.ArrayList;
    import java.util.HashMap;
    import java.util.List;
    import java.util.Map;
    
    /**
     * @Auther: 李景然
     * @Date: 2018/5/24 23:04
     * @Description:
     */
    public class MyHashMapTest {
        public static void main(String[] args) {
            //初始化100000个英雄对象
            ArrayList<Hero> arrayList=new ArrayList<>();
            for (int i=0;i<100000;i++){
                String str="hero-"+String.valueOf(Math.random()*9000+1000).substring(0,4);
                arrayList.add(new Hero(str));
            }
    
            //初始化HashMap
            HashMap<String,ArrayList<Hero>> hashMap=new HashMap<>();
            for (Hero h:arrayList){
                ArrayList<Hero> list=hashMap.get(h.getName());
                if(list==null){
                    list=new ArrayList<>();
                    hashMap.put(h.getName(),list);
                }
                list.add(h);
            }
    
            //初始化MyHashMap
            MyHashMap myHashMap=new MyHashMap();
            for (Hero h:arrayList){
                ArrayList<Hero> list=(ArrayList<Hero>)(myHashMap.get(h.getName()));
                if(list==null){
                    list=new ArrayList<>();
                    myHashMap.put(h.getName(),list);
                }
                list.add(h);
            }
    
            searchOfHashMapTest(hashMap,"hero-5555");
            searchOfMyHashMapTest(myHashMap,"hero-5555");
    
        }
    
        //使用hashMap循环来找hero-5555
        private static void searchOfHashMapTest(HashMap<String,ArrayList<Hero>> hashMap,String key){
            double startTime=System.currentTimeMillis();
            ArrayList<Hero> list=hashMap.get(key);
            double endTime=System.currentTimeMillis();
            if(list!=null){
                System.out.println("使用hashMap循环来找hero-5555:找到"+list.size()+"个；用时："+(endTime-startTime)+"毫秒");
            }else{
                System.out.println("使用hashMap循环来找hero-5555:找到"+0+"个；用时："+(endTime-startTime)+"毫秒");
            }
    
        }
    
        //使用myHashMap循环来找hero-5555
        private static void searchOfMyHashMapTest(MyHashMap myHashMap,String key){
            double startTime=System.currentTimeMillis();
            int count=0;
            ArrayList<Hero> list=(ArrayList<Hero>) myHashMap.get(key);
            double endTime=System.currentTimeMillis();
            if(list!=null){
                System.out.println("使用myHashMap循环来找hero-5555:找到"+list.size()+"个；用时："+(endTime-startTime)+"毫秒");
            }else{
                System.out.println("使用myHashMap循环来找hero-5555:找到"+0+"个；用时："+(endTime-startTime)+"毫秒");
            }
    
        }

运行结果：

![1042779-20180525104832824-1836652906.png][]

虽然用HashMap或者MyHashMap查询速度快，几乎不花费时间。但是要用HashMap或者MyHashMap，我们首先要把ArrayList中的数据转移到HashMap或者MyHashMap中，这个也需要消耗时间，降低性能

[1042779-20180525103458272-328888979.png]: /images/20210326/1616772573177.png
[1042779-20180525103530286-829188814.png]: /images/20210326/1616772593612.png
[1042779-20180525103843964-1185693635.png]: /images/20210326/1616772618338.png
[1042779-20180525104457283-136622331.png]: /images/20210326/1616772651078.png
[1042779-20180525104832824-1836652906.png]: /images/20210326/1616772676864.png