java集合框架之HashCode

参考http://how2j.cn/k/collection/collection-hashcode/371.html

List查找的低效率

假设在List中存放着无重复名称，没有顺序的2000000个Hero
要把名字叫做“hero 1000000”的对象找出来
List的做法是对每一个进行挨个遍历，直到找到名字叫做“hero 1000000”的英雄。
最差的情况下，需要遍历和比较2000000次，才能找到对应的英雄。
测试逻辑：
1. 初始化2000000个对象到ArrayList中
2. 打乱容器中的数据顺序
3. 进行10次查询，统计每一次消耗的时间
不同计算机的配置情况下，所花的时间是有区别的。 在本机上，花掉的时间大概是600毫秒左右

package collection;

import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.List;

import charactor.Hero;

public class TestCollection {
    public static void main(String[] args) {
        List<Hero> heros = new ArrayList<Hero>();

        for (int j = ; j < ; j++) {
            Hero h = new Hero("Hero " + j);
            heros.add(h);
        }

        // 进行10次查找，观察大体的平均值
        for (int i = ; i < ; i++) {
            // 打乱heros中元素的顺序
            Collections.shuffle(heros);

            long start = System.currentTimeMillis();

            String target = "Hero 1000000";

            for (Hero hero : heros) {
                if (hero.name.equals(target)) {
                    System.out.println("找到了 hero!" );
                    break;
                }
            }
            long end = System.currentTimeMillis();
            long elapsed = end - start;
            System.out.println("一共花了：" + elapsed + " 毫秒");
        }

    }
}

HashMap的性能表现

使用HashMap 做同样的查找
1. 初始化2000000个对象到HashMap中。
2. 进行10次查询
3. 统计每一次的查询消耗的时间
可以观察到，几乎不花时间，花费的时间在1毫秒以内

package collection;

import java.util.HashMap;

import charactor.Hero;

public class TestCollection {
    public static void main(String[] args) {

        HashMap<String,Hero> heroMap = new HashMap<String,Hero>();
        for (int j = ; j < ; j++) {
            Hero h = new Hero("Hero " + j);
            heroMap.put(h.name, h);
        }
        System.out.println("数据准备完成");

        for (int i = ; i < ; i++) {
            long start = System.currentTimeMillis();

            //查找名字是Hero 1000000的对象
            Hero target = heroMap.get("Hero 1000000");
            System.out.println("找到了 hero!" + target.name);

            long end = System.currentTimeMillis();
            long elapsed = end - start;
            System.out.println("一共花了：" + elapsed + " 毫秒");
        }

    }
}

HashMap原理与字典

在展开HashMap原理的讲解之前，首先回忆一下大家初中和高中使用的汉英字典。

比如要找一个单词对应的中文意思，假设单词是Lengendary,首先在目录找到Lengendary在第 555页。

然后，翻到第555页，这页不只一个单词，但是量已经很少了，逐一比较，很快就定位目标单词Lengendary。

555相当于就是Lengendary对应的hashcode

分析HashMap性能卓越的原因

分析HashMap性能卓越的原因

-----hashcode概念-----
所有的对象，都有一个对应的hashcode（散列值）
比如字符串“gareen”对应的是1001 (实际上不是，这里是方便理解，假设的值)
比如字符串“temoo”对应的是1004
比如字符串“db”对应的是1008
比如字符串“annie”对应的也是1008

-----保存数据-----
准备一个数组，其长度是2000，并且设定特殊的hashcode算法，使得所有字符串对应的hashcode，都会落在0-1999之间
要存放名字是"gareen"的英雄，就把该英雄和名称组成一个键值对，存放在数组的1001这个位置上
要存放名字是"temoo"的英雄，就把该英雄存放在数组的1004这个位置上
要存放名字是"db"的英雄，就把该英雄存放在数组的1008这个位置上
要存放名字是"annie"的英雄，然而 "annie"的hashcode 1008对应的位置已经有db英雄了，那么就在这里创建一个链表，接在db英雄后面存放annie

-----查找数据-----
比如要查找gareen，首先计算"gareen"的hashcode是1001，根据1001这个下标，到数组中进行定位，（根据数组下标进行定位，是非常快速的） 发现1001这个位置就只有一个英雄，那么该英雄就是gareen.
比如要查找annie，首先计算"annie"的hashcode是1008，根据1008这个下标，到数组中进行定位，发现1008这个位置有两个英雄，那么就对两个英雄的名字进行逐一比较(equals)，因为此时需要比较的量就已经少很多了，很快也就可以找出目标英雄
这就是使用hashmap进行查询，非常快原理。

这是一种用空间换时间的思维方式

HashSet判断是否重复

HashSet的数据是不能重复的，相同数据不能保存在一起，到底如何判断是否是重复的呢？
根据HashSet和HashMap的关系，我们了解到因为HashSet没有自身的实现，而是里面封装了一个HashMap，所以本质上就是判断HashMap的key是否重复。

再通过上一步的学习，key是否重复，是由两个步骤判断的：
hashcode是否一样
如果hashcode不一样，就是在不同的坑里，一定是不重复的
如果hashcode一样，就是在同一个坑里，还需要进行equals比较
如果equals一样，则是重复数据
如果equals不一样，则是不同数据。

自定义字符串的hashcode

如下是Java API提供的String的hashcode生成办法；

s[0]*31^(n-1) + s[1]*31^(n-2) + ... + s[n-1]

 

s[0] 表示第一位字符

n表示字符串的长度
本练习并不是要求去理解这个算法，而是自定义一个简单的hashcode算法，计算任意字符串的hashcode
因为String类不能被重写，所以我们通过一个静态方法来返回一个String的hashcode

public static int hashcode(String)

如果字符串长度是0，则返回0。
否则： 获取每一位字符，转换成数字后，相加，最后乘以23

(s[0]+ s[1] + s[2] + s[3]+ s[n-1])*23.

如果值超过了1999，则取2000的余数，保证落在0-1999之间。
如果是负数，则取绝对值。
随机生成长度是2-10的不等的100个字符串，打印用本hashcode获取的值分别是多少

HashCode代码

package Test.testtest;

/**
 * @Auther: 李景然
 * @Date: 2018/5/24 22:48
 * @Description:
 */
public class HashCode {
    public static void main(String[] args) {
        int i=;
        while (i<){
            double strLength=Math.ceil(Math.random()*+);
            StringBuilder sb=new StringBuilder();
            char c;
            int start=(int)'';
            int end=(int)'z'+;

            for (int j=;j<strLength;j++){
                c=(char) (Math.random()*(end-start)+start);
                if(Character.isLetterOrDigit(c)){
                    sb.append(c);
                }else{
                    j--;
                }

            }
            System.out.println(sb.toString()+"---"+hashcode(sb.toString()));
            i++;
        }
    }

    public static int hashcode(String str){
        int result=;
        if(str==null||str.length()==){
            return ;
        }
        char[] chars=str.toCharArray();
        for (char c :chars){
            result+=(int)c;
        }
        result*=;
        if(result>){
            result%=;
        }
        return result;
    }
}

部分结果：

自定义MyHashMap

根据前面学习的hashcode的原理和自定义hashcode, 设计一个MyHashMap，实现接口IHashMap

MyHashMap内部由一个长度是2000的对象数组实现。

设计put(String key,Object value)方法
首先通过上一个自定义字符串的hashcode练习获取到该字符串的hashcode,然后把这个hashcode作为下标，定位到数组的指定位置。
如果该位置没有数据，则把字符串和对象组合成键值对Entry，再创建一个LinkedList，把键值对，放进LinkedList中，最后把LinkedList 保存在这个位置。
如果该位置有数据，一定是一个LinkedList,则把字符串和对象组合成键值对Entry，插入到LinkedList后面。

设计 Object get(String key) 方法
首先通过上一个自定义字符串的hashcode练习获取到该字符串的hashcode,然后把这个hashcode作为下标，定位到数组的指定位置。
如果这个位置没有数据，则返回空
如果这个位置有数据，则挨个比较其中键值对的键-字符串，是否equals，找到匹配的，把键值对的值，返回出去。找不到匹配的，就返回空

IhashMap代码

package Test.testtest;

/**
 * @Auther: 李景然
 * @Date: 2018/5/24 22:46
 * @Description:
 */
public interface IHashMap {
    public void put(String key,Object object);
    public Object get(String key);
}

Entry代码

package Test.testtest;

/**
 * @Auther: 李景然
 * @Date: 2018/5/24 22:46
 * @Description:
 */
public class Entry {

    public Entry(Object key, Object value) {
        super();
        this.key = key;
        this.value = value;
    }
    public Object key;
    public Object value;
    @Override
    public String toString() {
        return "[key=" + key + ", value=" + value + "]";
    }

}

MyHashMap代码

package Test.testtest;

import java.util.ArrayList;
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;

/**
 * @Auther: 李景然
 * @Date: 2018/5/24 22:47
 * @Description:
 */
public class MyHashMap implements IHashMap {
    private Object[] objects=new Object[];

    public MyHashMap(){
    }

    @Override
    public void put(String key, Object object) {
        int hashCode=HashCode.hashcode(key);
        if(objects[hashCode]==null){
            //key值相同的时候，把value存放到链表中
            LinkedList<Entry> list=new LinkedList<>();
            list.add(new Entry(key,object));
            objects[hashCode]=list;
        }else{
            LinkedList<Entry> list=(LinkedList<Entry>)objects[hashCode];
            list.add(new Entry(key,object));
            objects[hashCode]=list;
        }
    }

    @Override
    public Object get(String key) {
        int hashCode=HashCode.hashcode(key);
        Object object=objects[hashCode];
        if(object!=null){
            LinkedList<Entry> list=(LinkedList<Entry>)object;
            for (Entry e:list){
                if(e.key.equals(key)){
                    return e.value;
                }
            }
        }
        return null;
    }
}

内容查找性能比较

重复前面的练习-查找内容性能比较 ，不过不使用HashMap,而是使用上个练习中自定义的MyHashMap.

准备一个ArrayList其中存放100000(十万个)Hero对象，其名称是随机的,格式是hero-[4位随机数]
hero-3229
hero-6232
hero-9365
...

因为总数很大，所以几乎每种都有重复，把名字叫做 hero-5555的所有对象找出来
要求使用两种办法来寻找
1. 不使用MyHashMap，直接使用for循环找出来，并统计花费的时间
2. 借助MyHashMap，找出结果，并统计花费的时间

MyHashMapTest代码

package Test.testtest;

import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;

/**
 * @Auther: 李景然
 * @Date: 2018/5/24 23:04
 * @Description:
 */
public class MyHashMapTest {
    public static void main(String[] args) {
        //初始化100000个英雄对象
        ArrayList<Hero> arrayList=new ArrayList<>();
        for (int i=;i<;i++){
            String str="hero-"+String.valueOf(Math.random()*+).substring(,);
            arrayList.add(new Hero(str));
        }

        //初始化HashMap
        HashMap<String,ArrayList<Hero>> hashMap=new HashMap<>();
        for (Hero h:arrayList){
            ArrayList<Hero> list=hashMap.get(h.getName());
            if(list==null){
                list=new ArrayList<>();
                hashMap.put(h.getName(),list);
            }
            list.add(h);
        }

        //初始化MyHashMap
        MyHashMap myHashMap=new MyHashMap();
        for (Hero h:arrayList){
            ArrayList<Hero> list=(ArrayList<Hero>)(myHashMap.get(h.getName()));
            if(list==null){
                list=new ArrayList<>();
                myHashMap.put(h.getName(),list);
            }
            list.add(h);
        }

        searchOfHashMapTest(hashMap,"hero-5555");
        searchOfMyHashMapTest(myHashMap,"hero-5555");

    }

    //使用hashMap循环来找hero-5555
    private static void searchOfHashMapTest(HashMap<String,ArrayList<Hero>> hashMap,String key){
        double startTime=System.currentTimeMillis();
        ArrayList<Hero> list=hashMap.get(key);
        double endTime=System.currentTimeMillis();
        if(list!=null){
            System.out.println("使用hashMap循环来找hero-5555:找到"+list.size()+"个；用时："+(endTime-startTime)+"毫秒");
        }else{
            System.out.println("使用hashMap循环来找hero-5555:找到"++"个；用时："+(endTime-startTime)+"毫秒");
        }

    }

    //使用myHashMap循环来找hero-5555
    private static void searchOfMyHashMapTest(MyHashMap myHashMap,String key){
        double startTime=System.currentTimeMillis();
        int count=;
        ArrayList<Hero> list=(ArrayList<Hero>) myHashMap.get(key);
        double endTime=System.currentTimeMillis();
        if(list!=null){
            System.out.println("使用myHashMap循环来找hero-5555:找到"+list.size()+"个；用时："+(endTime-startTime)+"毫秒");
        }else{
            System.out.println("使用myHashMap循环来找hero-5555:找到"++"个；用时："+(endTime-startTime)+"毫秒");
        }

    }

运行结果：

虽然用HashMap或者MyHashMap查询速度快，几乎不花费时间。但是要用HashMap或者MyHashMap，我们首先要把ArrayList中的数据转移到HashMap或者MyHashMap中，这个也需要消耗时间，降低性能（从这个中可以看出 练习-查找内容性能比较）