HashMap和Hashtable,虽然它们有很大的区别,如继承关系不同,对value的约束条件(是否允许null)不同,以及线程安全性等有着特定的区别,但从实现原理上来说,它们是一致的。所以,我们只以Hashtable来说明: 在java中,存取数据的性能,一般来说当然是首推数组,但是在数据量稍大的容器选择中,Hashtable将有比数组性能更高的查询速度。具体原因看下面的内容: Hashtable在存储数据时,一般先将该对象的HashCode和0x7FFFFFFF做与操作,因为一个对象的HashCode可以为负数,这样操作后可以保证它为一个正整数。然后以Hashtable的长度取模,得到该对象在Hashtable中的索引。
index = (o.hashCode() & 0x7FFFFFFF)%hs.length;
这个对象就会直接放在Hashtable的index位置,对于写入,这和数组一样,把一个对象放在其中的第index位置,但如果是查询,经过同样的算法,Hashtable可以直接从第index取得这个对象,而数组却要做循环比较。所以对于数据量稍大时,Hashtable的查询比数组具有更高的性能。
事实上一个设计比较好的Hashtable,一般来说会比较平均地分布每个元素,因为Hashtable的长度总是比实际元素的个数按一定比例进行自增(负载因子一般为0.75左右),这样大多数的索引位置只有一个对象,而很少的位置会有几个元素。但是,hash冲突很难完全避免,可以看hash。一般Hashtable中的每个位置存放的是一个链表,对于只有一个对象的位置,链表只有一个首节点(Entry),Entry的next为null,同时保存hashCode,key,value属性,如果有相同索引的对象进来则会进入链表的下一个节点。如果同一个索引中有多个对象,根据HashCode和key可以在该链表中找到一个和查询的key相匹配的对象(equals方法)。 对于一个对象,如果具有很多属性,把所有属性都参与散列,显然是一种笨拙的设计。因为对象的HashCode()方法被自动调用的很多,如果太多的对象参与了散列,那么需要的时间将会增加很多。可以挑选具有区分度的属性计算hash值,或者设立缓存,只要当参与散列的对象改变时才重新计算,否则调用缓存的hashCode,这可以从很大程度上提高性能。 默认的实现是将对象内存地址转化为整数作为HashCode,这当然能保证每个对象具有不同的HasCode,但java语言并不能让程序员获取对象内存地址。 请记住:如果你想有效的使用HashMap,你就必须重写在其的hashCode()。
还有两条重写hashCode()的原则:
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