HashCode 메서드에서 소수를 사용하는 이유는 무엇입니까?
소수는 hashCode() 메서드에서 널리 사용되어 해시 값 분포를 최적화합니다. 해시 버킷. 이 선택은 잠재적인 패턴이나 편향이 있는 데이터를 처리할 때 특히 유리합니다.
입력 데이터가 무작위적이고 균등하게 분포된 패턴을 나타내는 경우 해시 코드 모듈러스 선택이 덜 중요해집니다. 그러나 실제 데이터는 정렬 제약 조건이나 예측 가능한 주소 범위와 같은 고유한 편향을 나타내는 경우가 많습니다.
일반적으로 4로 나눌 수 있는 주소로 정렬되는 32비트 정수의 예를 고려해 보세요. 소수 계수를 사용하여, 7과 같은 경우 8과 같은 비소수 계수에 비해 분포가 더 좋습니다.
Input | Modulo 8 | Modulo 7 |
---|---|---|
0 | 0 | 0 |
4 | 4 | 4 |
8 | 0 | 1 |
12 | 4 | 5 |
16 | 0 | 2 |
20 | 4 | 6 |
24 | 0 | 3 |
28 | 4 | 0 |
분명한 바와 같이 소수 모듈러스를 사용하는 분포는 훨씬 더 균일하여 충돌이나 고르지 않은 분포를 방지합니다.
따라서 패턴이나 편향이 있을 수 있는 데이터를 처리할 때 해시 코드 모듈러스로 소수를 사용하면 데이터의 분포를 크게 향상시킬 수 있습니다. 해시 값을 사용하여 해시 충돌 가능성을 줄이고 해싱 메커니즘의 전반적인 성능을 향상시킵니다.
위 내용은 더 나은 해시 코드 배포를 위해 소수를 사용하는 이유는 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

다양한 운영 체제에서 Java의 성능에 미묘한 차이가 있습니다. 1) JVM 구현은 핫스팟 및 OpenJDK와 같은 성능 및 쓰레기 수집에 영향을 미칩니다. 2) 파일 시스템 구조 및 경로 분리기는 다르므로 Java 표준 라이브러리를 사용하여 처리해야합니다. 3) 네트워크 프로토콜의 차별적 구현은 네트워크 성능에 영향을 미칩니다. 4) GUI 구성 요소의 외관과 동작은 시스템마다 다릅니다. 표준 라이브러리 및 가상 기계 테스트를 사용하면 이러한 차이의 영향을 줄이고 Java 프로그램을 통해 원활하게 실행할 수 있습니다.

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