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如何優化 hashCode() 實作以獲得高效的集合效能？

Susan Sarandon

Jan 02, 2025 pm 03:24 PM

How to Optimize hashCode() Implementation for Efficient Collection Performance?

最佳化集合的hashCode() 實作

重寫集合的equals 方法時，必須仔細考慮該集合的實作hashCode() 方法也是如此。哈希演算法的選擇極大地影響基於哈希的資料結構的效率。

最佳實踐：

推薦的實現，如Josh Bloch 的「Effective Java， " 涉及：

初始化： 分配一個非零整數到int 變數結果。
循環字段： 對於equals() 中測試的每個字段f：
- 根據字段類型計算哈希碼c ：
  - 布林值： (f ? 0 : 1)
  - 位元組/字元/短/整數：(int)f
  - 長：(int)(f ^ (f >>> 32))
  - 浮動： Float.floatToIntBits(f)
  - Double：像long值一樣處理
  - 物件：物件的hashCode() 或0 表示null
  - 陣列：遞迴計算每個值的雜湊值元素
組合雜湊值：將結果乘以37並加c。

推理:

這種方法確保大多數使用場景下散列值的良好分佈。它避免了弱哈希演算法可能出現的偏差。

此實作保證 equals 方法認為相等的物件將始終傳回相同的雜湊程式碼。它還最大限度地減少了基於哈希的資料結構中發生衝突的可能性，從而實現高效的檢索和儲存操作。

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