효율적인 수집 성능을 위해 hashCode() 구현을 최적화하는 방법은 무엇입니까?

컬렉션에 대한 hashCode() 구현 최적화

컬렉션에 대한 equals 메서드를 재정의할 때 hashCode() 메서드도 마찬가지입니다. 해싱 알고리즘의 선택은 해시 기반 데이터 구조의 효율성에 큰 영향을 미칩니다.

모범 사례:

Josh Bloch의 "Effective Java, " 관련:

1. 초기화: int 변수 결과에 0이 아닌 정수를 할당합니다.

2. 필드를 통한 루프: 테스트된 각 필드 f에 대해 equals():

   • 필드 유형을 기준으로 해시 코드 c 계산:

     • 부울: (f ? 0 : 1)
     • 바이트/문자/짧은/Int: (int)f
     • Long: (int)(f ^ (f >>> 32))
     • Float: Float.floatToIntBits(f)
     • Double: 긴 값과 같은 처리
     • 객체 : 객체의 hashCode() 또는 null
     • 배열의 경우 0: 해시 값을 재귀적으로 계산합니다. 각 요소에 대해
3. 해시 값 결합: 결과에 37을 곱하고 더합니다. c.

추론:

이 접근 방식은 대부분의 사용 시나리오에 대한 해시 값의 올바른 배포를 보장합니다. 이는 약한 해싱 알고리즘에서 발생할 수 있는 편향을 방지합니다.

이 구현은 equals 메소드에 의해 동일하다고 간주되는 객체가 항상 동일한 해시 코드를 반환하도록 보장합니다. 또한 해시 기반 데이터 구조의 충돌 가능성을 최소화하여 효율적인 검색 및 저장 작업을 수행합니다.

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