查了一下源码(jdk8),记录一下吧,能记住就记一下吧! static final int hash(Object key) { int h; return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16); }

前言 算法一直是我的弱项,然而面试中基本是必考的项目,刚好上次看到一个HashMap的面试题,今天也来学习下 HashMap中的hash算法是如何实现的. 数学知识回顾 << : 左移运算符,num << 1,相当于num乘以2 低位补0 举例:3 << 2 将数字3左移2位,将3转换为二进制数字0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0011,然后把该数字高位(左侧)的两个零移出,其他的数字都朝左平移2位,最后在低位(右侧)的两个空位补零

HashMap中哈希算法的关键代码 //重新计算哈希值 static final int hash(Object key) { int h; return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);//key如果是null 新hashcode是0 否则 计算新的hashcode } //计算数组槽位 (n - 1) & hash HashMap的细节我们不谈,只看这个哈希算法的细节(h = key.hashCode

一.简介 大家都知道,HashMap中定位到桶的位置 是根据Key的hash值与数组的长度取模来计算的. JDK8中的hash 算法: static final int hash(Object key) { int h; return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16); } 取模算法: hash(key)&(length-1) 二.深入分析 1.取模算法为什么用的是位与运算? 由于位运算直接对内存数据进行操

HashMap 中hash table 定位算法: int hash = hash(key.hashCode()); int i = indexFor(hash, table.length); 其中indexFor和hash源码如下: /** * Applies a supplemental hash function to a given hashCode, which * defends against poor quality hash functions. This is critica

参考博客: http://zha-zi.iteye.com/blog/1124484 http://www.cnblogs.com/dolphin0520/p/3681042.html(参考了hashCode与equals) http://www.cnblogs.com/leesf456/p/5242233.html(转载了hashMap源码分析) http://www.cnblogs.com/mengfanrong/p/4034950.html http://blog.csdn.net/tan

现在很多公司面试都喜欢问java的HashMap原理,特在此整理相关原理及实现,主要还是因为很多开发集合框架都不甚理解,更不要说各种其他数据结构了,所以造成面子造飞机,进去拧螺丝. 1.哈希表结构的优势? 哈希表作为一种优秀数据结构 本质上存储结构是一个数组,辅以链表和红黑树 数组结构在查询和插入删除复杂度方面分别为O(1)和O(n) 链表结构在查询和插入删除复杂度方面分别为O(n)和O(1) 二叉树做了平衡 两者都为O(lgn) 而哈希表两者都为O(1) 2.哈希表简介 哈希表本质是一种(ke

JDK 1.8 中 HashMap 的 hash 算法和寻址算法 HashMap 源码 hash() 方法 static final int hash(Object key) { int h; return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16); } h = key.hashCode() 表示 h 是 key 对象的 hashCode 返回值: h >>> 16 是 h 右移 16 位,因为 int

一.简介: 一致性hash算法提出了在动态变化的Cache环境中,判定哈希算法好坏的四个定义: 1.平衡性(Balance) 2.单调性(Monotonicity) 3.分散性(Spread) 4.负载(Load) 普通的哈希算法(也称硬哈希)采用简单取模的方式,将机器进行散列,这在cache环境不变的情况下能取得让人满意的结果,但是当cache环境动态变化时,这种静态取模的方式显然就不满足单调性的要求(当增加或减少一台机子时,几乎所有的存储内容都要被重新散列到别的缓冲区中). 一致性哈希算法的

hash算法 (hashmap 实现原理)   Hash ,一般翻译做“ 散列” ,也有直接音译为“ 哈希” 的,就是把任意长度的输入(又叫做预映射, pre-image ),通过散列算法,变换成固定长度的输出,该输出就是散列值.这种转换是一种压缩映射,也就是,散列值的空间通常远小于输入的空间,不 同的输入可能会散列成相同的输出,而不可能从散列值来唯一的确定输入值.简单的说就是一种将任意长度的消息压缩到某一固定长度的消息摘要的函数. HASH 主要用于信息安全领域中加密算法,它把一些不同长度的信

我们有很多的小猪,每个的体重都不一样,假设体重分布比较平均(我们考虑到公斤级别),我们按照体重来分,划分成100个小猪圈. 然后把每个小猪,按照体重赶进各自的猪圈里,记录档案. 好了,如果我们要找某个小猪怎么办呢?我们需要每个猪圈,每个小猪的比对吗? 当然不需要了. 我们先看看要找的这个小猪的体重,然后就找到了对应的猪圈了. 在这个猪圈里的小猪的数量就相对很少了. 我们在这个猪圈里就可以相对快的找到我们要找到的那个小猪了. 对应于hash算法. 就是按照hashcode分配不同的猪圈,将hash

Hash算法详解 想象一下如果高级语言(Java,C++ ,C#)中如果没有实现类似List.Map等数据结构,企业级应用开发将是多么痛苦的事吧? Key-Value这种数据结构对于数据处理非常方便.在Java中是Map,在C#中是Dictionary.那么我们常用的HashMap是如何实现的呢? 存储数据有两种策略,数组和链表. 数组的特点是:寻址容易,插入和删除困难:而链表的特点是:寻址困难,插入和删除容易.那么我们能不能综合两者的特性,做出一种寻址容易,插入删除也容易的数据结构? 答案是肯

最近有一个项目,其中某个功能单表数据在可预估的未来达到了亿级,初步估算在90亿左右.与同事详细讨论后,决定采用一致性Hash算法来完成数据库的自动扩容和数据迁移.整个程序细节由我同事完成,我只是将其理解并成文,供有相同问题的同行参考. 参看此文的兄弟,默认各位已经熟悉一致性hash算法了.此文仅仅阐述代码细节,实现语言为Java. 项目背景 项目是一个实验室项目 其中有一个表叫做试验表,用于存储车型的试验数据,每个试验大概有6000条数据 总计初期约有2万个车型,每个车型初期包含超过50个试验.

在介绍Hash算法之前,先给大家来个数据结构中对hash表(散列表)的简单解释,然后我再逐步深入,讲解一下hash算法. 一.Hash原理——基础篇 1.1 概念 哈希表就是一种以 键-值(key-indexed) 存储数据的结构,我们只要输入待查找的值即key,即可查找到其对应的值. 哈希的思路很简单,如果所有的键都是整数,那么就可以使用一个简单的无序数组来实现:将键作为索引,值即为其对应的值,这样就可以快速访问任意键的值.这是对于简单的键的情况,我们将其扩展到可以处理更加复杂的类型的键. 使

1. Hash是什么,它的作用先举个例子.我们每个活在世上的人,为了能够参与各种社会活动,都需要一个用于识别自己的标志.也许你觉得名字或是身份证就足以代表你这个人,但是这种代表性非常脆弱,因为重名的人很多,身份证也可以伪造.最可靠的办法是把一个人的所有基因序列记录下来用来代表这个人,但显然,这样做并不实际.而指纹看上去是一种不错的选择,虽然一些专业组织仍然可以模拟某个人的指纹,但这种代价实在太高了. 而对于在互联网世界里传送的文件来说,如何标志一个文件的身份同样重要.比如说我们下载一个文件,文件

散列表的应用 涉及到数据查找比对,首先考虑到使用HashSet.HashSet最大的好处就是实现查找时间复杂度为O(1).使用HashSet需要解决一个重要问题:冲突问题.对比研究了网上一些字符串哈希函数,发现几乎所有的流行的HashMap都采用了DJB Hash Function,俗称“Times33”算法.Times33的算法很简单,就是对字符串逐字符迭代乘以33,见下面算法原型:hash(i)=33*hash(i-1)+str[i] 使用HashSet需要解决一个重要问题:冲突问题.对比研

账户密码存储的安全性是一个很老的话题,但还是会频频发生,一般的做法是 SHA256(userInputpwd+globalsalt+usersalt) 并设置密码时时要求长度与大小写组合,一般这样设计可以满足绝大部分的安全性需求.更复杂一些的方案有组合算法签名(比如:SHA256 + BCRYPT 组合 ) , 两步认证,Password Hash 等. 在之前集成  spring-security-oauth2 搭建 OAuth2.0 服务,依赖项 Spring Security 5 默认引入

1 如果两个对象相同,那么它们的hashCode值一定要相同.也告诉我们重写equals方法,一定要重写 hashCode方法,同一个对象那么hashcode就是同一个(同一个对象什么都是相同的).2 如果两个对象的hashCode相同,它们并不一定相同,这里的对象相同指的是用eqauls方法比较. Object类中hashCode()方法的声明如下: Object类中hashCode()方法的声明如下:1 public native int hashCode();可以看出,hashCode()

转载 https://blog.csdn.net/Walk_er/article/details/74976146 hash算法是一个摘要算法(yy:描述性算法:可以给一个物体确切的描述,但是不能通过这个描述去确定这个物体):,从数据A的基础上,获取一个新的数据B,那么B就是A的指纹,它从某种程度上“描述”了A. 指纹数据一般都是整型数据. hash算法有很多应用: 加密:MD5 SHA1等:辨数据完整性(是否被篡改过):编程领域它还可以用在快速存取上,也就是Hash表. 哈希算法并不是一个特定

前言 在前文分布式理论(八)-- Consistent Hash(一致性哈希算法)中,我们讨论了一致性 hash 算法的原理,并说了,我们会自己写一个简单的算法.今天就来写一个. 普通 hash 的结果 先看看普通 hash 怎么做. 首先,需要缓存节点对象,缓存中的存储对象,还有一个缓存节点集合,用于保存有效的缓存节点. 实际存储对象,很简单的一个类,只需要获取他的 hash 值就好: static class Obj { String key; Obj(String key) { this.