Implémentation de hashCode() pour les collections
L'implémentation optimale de hashCode() pour une collection dépend de son modèle d'utilisation. Cependant, une approche largement acceptée proposée par Josh Bloch dans son livre "Effective Java" est la suivante :
Algorithme :
- Attribuer un valeur en résultat d'une variable entière.
-
Pour chaque champ f utilisé dans Equals() méthode :
- Pour les champs booléens, calculez (f ? 0 : 1).
- Pour les champs numériques (byte, char, short, int), calculez (int)f.
- Pour les champs longs, calculez (int)(f ^ (f >>> 32)).
- Pour float champs, calculez Float.floatToIntBits(f).
- Pour les champs doubles, calculez Double.doubleToLongBits(f) et traitez le résultat comme une valeur longue.
- Pour les champs d'objet, utilisez le hashCode( ) méthode de l'objet ou 0 si f est nul.
- Pour les champs de tableau, calculez récursivement les valeurs de hachage de chaque élément et combinez eux.
- Combinez chaque valeur de hachage c avec le résultat : résultat = 37 * résultat c.
- Renvoyer le résultat.
Avantages :
- Fournit une distribution raisonnable des valeurs de hachage pour la plupart des utilisations cas.
- L'approche méthodique garantit un comportement cohérent entre différents types de données.
- Sensible aux changements qui affectent l'égalité des objets.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

L'article discute de l'utilisation de Maven et Gradle pour la gestion de projet Java, la construction de l'automatisation et la résolution de dépendance, en comparant leurs approches et leurs stratégies d'optimisation.

L'article discute de la création et de l'utilisation de bibliothèques Java personnalisées (fichiers JAR) avec un versioning approprié et une gestion des dépendances, à l'aide d'outils comme Maven et Gradle.

L'article examine la mise en œuvre de la mise en cache à plusieurs niveaux en Java à l'aide de la caféine et du cache de goyave pour améliorer les performances de l'application. Il couvre les avantages de configuration, d'intégration et de performance, ainsi que la gestion de la politique de configuration et d'expulsion le meilleur PRA

L'article discute de l'utilisation de JPA pour la cartographie relationnelle des objets avec des fonctionnalités avancées comme la mise en cache et le chargement paresseux. Il couvre la configuration, la cartographie des entités et les meilleures pratiques pour optimiser les performances tout en mettant en évidence les pièges potentiels. [159 caractères]

Le chargement de classe de Java implique le chargement, la liaison et l'initialisation des classes à l'aide d'un système hiérarchique avec Bootstrap, Extension et Application Classloaders. Le modèle de délégation parent garantit que les classes de base sont chargées en premier, affectant la classe de classe personnalisée LOA


Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

AI Hentai Generator
Générez AI Hentai gratuitement.

Article chaud

Outils chauds

Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel

Navigateur d'examen sécurisé
Safe Exam Browser est un environnement de navigation sécurisé permettant de passer des examens en ligne en toute sécurité. Ce logiciel transforme n'importe quel ordinateur en poste de travail sécurisé. Il contrôle l'accès à n'importe quel utilitaire et empêche les étudiants d'utiliser des ressources non autorisées.

SublimeText3 Linux nouvelle version
Dernière version de SublimeText3 Linux

MantisBT
Mantis est un outil Web de suivi des défauts facile à déployer, conçu pour faciliter le suivi des défauts des produits. Cela nécessite PHP, MySQL et un serveur Web. Découvrez nos services de démonstration et d'hébergement.

Version Mac de WebStorm
Outils de développement JavaScript utiles