효율적인 수집 성능을 위해 hashCode() 구현을 어떻게 최적화할 수 있습니까?

컬렉션에 대한 HashCode 구현 최적화

hashCode() 메서드 구현은 효율적이고 일관된 해시 기반 작업을 보장하는 데 중요합니다. 이 문서에서는 equals() 메서드가 이미 올바르게 재정의되었다는 가정하에 최상의 구현 전략을 선택하기 위한 고려 사항을 자세히 설명합니다.

해싱 알고리즘 고려 사항

최상의 구현 사용 패턴에 따라 다릅니다. 그러나 "Effective Java"에서 Josh Bloch가 권장하는 널리 받아들여지는 접근 방식은 다음과 같습니다.

1. 0이 아닌 값으로 결과를 초기화합니다.

2. equals()의 각 필드 f에 대해 방법:

   • 필드 유형을 기준으로 해시 코드 c를 계산합니다.
   • 부울: (f ? 0 : 1)
   • Byte, char, short , int: (int)f
   • Long: (int)(f ^ (f >>> 32))
   • Float: Float.floatToIntBits(f)
   • Double: Long 비트로 변환한 후 Long 값으로 처리합니다.
   • Object: hashCode () 결과 또는 null인 경우 0.
   • 배열: 다음에 대한 해시 값을 재귀적으로 계산합니다. 각 요소.

3. 결합 해시 값:

   • result = 37 * result c
4. 반품 result

이 접근 방식은 equals() 메서드에서 고려된 모든 필드를 기반으로 해시 코드를 계산하여 일관된 해시 값을 보장하고 충돌을 최소화합니다. 또한 0이 아닌 초기 값을 할당하여 0 해시 ​​코드가 반환되는 것을 방지합니다.

구현 지침

• 해시가 적절하게 배포되도록 제안된 해싱 알고리즘을 사용하세요.
• 사용 패턴과 원하는 성능을 고려하세요.
• 자세한 설명은 원본 소스인 "Effective Java"를 참고하세요.

위 내용은 효율적인 수집 성능을 위해 hashCode() 구현을 어떻게 최적화할 수 있습니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!