java中關于哈希的知識點有哪些

本篇內容介紹了“java中關于哈希的知識點有哪些”的有關知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細閱讀，能夠學有所成！

何為哈希？

Hash，是指把任意長度的輸入通過一定的算法變成固定長度的輸出的過程，這個輸出稱作Hash值，或者Hash碼，這個算法叫做Hash算法，或者Hash函數，這個過程我們一般就稱作Hash，或者計算Hash，Hash翻譯為中文有哈希、散列、雜湊等。

既然是固定長度的輸出，那就意味著輸入是無限多的，輸出是有限的，必然會出現不同的輸入可能會得到相同的輸出的情況，所以，Hash算法一般來說也是不可逆的。

那么，Hash算法有哪些用途呢？

哈希算法的用途

哈希算法，是一種廣義的算法，或者說是一種思想，它沒有一個固定的公式，只要滿足上面定義的算法，都可以稱作Hash算法。

通常來說，它具有以下用途：

1. 加密密碼，比如，使用MD5+鹽的方式來加密密碼；

2. 快速查詢，比如，哈希表的使用，通過哈希表能夠快速查詢元素；

3. 數字簽名，比如，系統間調用加上簽名，可以防止篡改數據；

4. 文件檢驗，比如，下載騰訊游戲的時候通常都有有一個MD5值，安裝包下載下來之后計算出來一個MD5值與官方的MD5值進行對比，就可知道下載過程中有沒有文件損壞，有沒有被篡改等；

好了，說起Hash算法，或者Hash函數，在Java中，所有對象的父類Object都有一個Hash函數，即hashCode()方法，為什么Object類中需要定義這么一個方法呢？

嚴格來說，Hash算法和Hash函數還是有點區別的，相信你能根據語境進行區分。

讓我們來看看JDK源碼的注釋怎么說：

請看紅框的部分，翻譯一下大致為：為這個對象返回一個Hash值，它是為了更好地支持哈希表而存在的，比如HashMap。簡單點說，這個方法就是給HashMap等哈希表使用的。

// 默認返回的是對象的內部地址
public native int hashCode();

此時，我們不得不提起Object類中的另一個方法——equals()。

// 默認是直接比較兩個對象的地址是否相等
public boolean equals(Object obj) {
    return (this == obj);
}

hashCode()和equals又有怎樣的糾纏呢？

通常來說，hashCode()可以看作是一種弱比較，回歸Hash的本質，將不同的輸入映射到固定長度的輸出，那么，就會出現以下幾種情況：

1. 輸入相同，輸出必然相同；

2. 輸入不同，輸出可能相同，也可能不同；

3. 輸出相同，輸入可能相同，也可能不同；

4. 輸出不同，輸入必然不同；

而equals()是嚴格比較兩個對象是否相等的方法，所以，如果兩個對象equals()為true，那么，它們的hashCode()一定要相等，如果不相等會怎樣呢？

如果equals()返回true，而hashCode()不相等，那么，試想將這兩個對象作為HashMap的key，它們很大可能會定位到HashMap不同的槽中，此時就會出現一個HashMap中插入了兩個相等的對象，這是不允許的，這也是為什么重寫了equals()方法一定要重寫hashCode()方法的原因。

比如，String這個類，我們都知道它的equals()方法是比較兩個字符串的內容是否相等，而不是兩個字符串的地址，下面是它的equals()方法：

public boolean equals(Object anObject) {
    if (this == anObject) {
        return true;
    }
    if (anObject instanceof String) {
        String anotherString = (String)anObject;
        int n = value.length;
        if (n == anotherString.value.length) {
            char v1[] = value;
            char v2[] = anotherString.value;
            int i = 0;
            while (n-- != 0) {
                if (v1[i] != v2[i])
                    return false;
                i++;
            }
            return true;
        }
    }
    return false;
}

所以，對于下面這兩個字符串對象，使用equals()比較它們是相等的，而它們的內存地址并不相同：

String a = new String("123");
String b = new String("123");
System.out.println(a.equals(b)); // true
System.out.println(a == b); // false

此時，如果不重寫hashCode()方法，那么，a和b將返回不同的hash碼，對于我們常常使用String作為HashMap的key將造成巨大的干擾，所以，String重寫的hashCode()方法：

public int hashCode() {
    int h = hash;
    if (h == 0 && value.length > 0) {
        char val[] = value;

        for (int i = 0; i < value.length; i++) {
            h = 31 * h + val[i];
        }
        hash = h;
    }
    return h;
}

這個算法也很簡單，用公式來表示為：s[0]*31^(n-1) + s[1]*31^(n-2) + ... + s[n-1]。

好了，既然這里屢次提到哈希表，那我們就來看看哈希表是如何一步步進化的。

哈希表進化史

數組

講哈希表之前，我們先來看看數據結構的鼻祖——數組。

數組比較簡單，我就不多說了，大家都會都懂，見下圖。

數組的下標一般從0開始，依次往后存儲元素，查找指定元素也是一樣，只能從頭（或從尾）依次查找元素。

比如，要查找4這個元素，從頭開始查找的話需要查找3次。

早期的哈希表

上面講了數組的缺點，查找某個元素只能從頭或者從尾依次查找元素，直到匹配為止，它的均衡時間復雜是O(n)。

那么，利用數組有沒有什么方法可以快速的查找元素呢？

聰明的程序員哥哥們想到一種方法，通過哈希函數計算元素的值，用這個值確定元素在數組中的位置，這樣時間復雜度就能縮短到O(1)了。

比如，有5個元素分別為3、5、4、1，把它們放入到數組之前先通過哈希函數計算位置，精確放置，而不是像簡單數組那樣依次放置元素（基于索引而不是元素值來查找位置）。

假如，這里申請的數組長度為8，我們可以造這么一個哈希函數為hash(x) = x % 8，那么最后的元素就變成了下圖這樣：

這時候我們再查找4這個元素，先算一下它的hash值為hash(4) = 4 % 8 = 4，所以直接返回4號位置的元素就可以了。

進化的哈希表

事情看著挺完美，但是，來了一個元素13，要插入的哈希表中，算了一下它的hash值為hash(13) = 13 % 8 = 5，納尼，它計算的位置也是5，可是5號已經被人先一步占領了，怎么辦呢？

這就是哈希沖突。

為什么會出現哈希沖突呢？

因為我們申請的數組是有限長度的，把無限的數字映射到有限的數組上早晚會出現沖突，即多個元素映射到同一個位置上。

好吧，既然出現了哈希沖突，那么我們就要解決它，必須干！

How to？

線性探測法

既然5號位置已經有主了，那我元素13認慫，我往后挪一位，我到6號位置去，這就是線性探測法，當出現沖突的時候依次往后挪直到找到空位置為止。

然鵝，又來了個新元素12，算得其hash值為hash(12) = 12 % 8 = 4，What？按照這種方式，要往后移3次到7號位置才有空位置，這就導致了插入元素的效率很低，查找也是一樣的道理，先定位的4號位置，發現不是我要找的人，再接著往后移，直到找到7號位置為止。

二次探測法

使用線性探測法有個很大的弊端，沖突的元素往往會堆積在一起，比如，12號放到7號位置，再來個14號一樣沖突，接著往后再數組結尾了，再從頭開始放到0號位置，你會發現沖突的元素有聚集現象，這就很不利于查找了，同樣不利于插入新的元素。

這時候又有聰明的程序員哥哥提出了新的想法——二次探測法，當出現沖突時，我不是往后一位一位這樣來找空位置，而是使用原來的hash值加上i的二次方來尋找，i依次從1，2，3...這樣，直到找到空位置為止。

還是以上面的為例，插入12號元素，過程是這樣的，本文來源于公主號彤哥讀源碼：

這樣就能很快地找到空位置放置新元素，而且不會出現沖突元素堆積的現象。

然鵝，又來了新元素20，你瞅瞅放哪？

發現放哪都放不進去了。

研究表明，使用二次探測法的哈希表，當放置的元素超過一半時，就會出現新元素找不到位置的情況。

所以又引出一個新的概念——擴容。

什么是擴容？

已放置元素達到總容量的x%時，就需要擴容了，這個x%時又叫作擴容因子。

很顯然，擴容因子越大越好，表明哈希表的空間利用率越高。

所以，很遺憾，二次探測法無法滿足我們的目標，擴容因子太小了，只有0.5，一半的空間都是浪費的。

這時候又到了程序員哥哥們發揮他們聰明特性的時候了，經過996頭腦風暴后，又想出了一種新的哈希表實現方式——鏈表法。

鏈表法

不就是解決沖突嘛！出現沖突我就不往數組中去放了，我用一個鏈表把同一個數組下標位置的元素連接起來，這樣不就可以充分利用空間了嘛，啊哈哈哈哈~~

嘿嘿嘿嘿，完美△△。

真的完美嘛，我是一名黑客，我一直往里面放*%8=4的元素，然后你就會發現幾乎所有的元素都跑到同一個鏈表中去了，呵呵，最后的結果就是你的哈希表退化成了鏈表，查詢插入元素的效率都變成了O(n)。

此時，當然有辦法，擴容因子干啥滴？

比如擴容因子設置為1，當元素個數達到8個時，擴容成兩倍，一半的元素還在4號位置，一半的元素去到了12號位置，能緩解哈希表的壓力。

然鵝，依舊不是很完美，也只是從一個鏈表變成兩個鏈表，本文來源于公主號彤哥讀源碼。

聰明的程序員哥哥們這次開啟了一次長大9127的頭腦風暴，終于搞出了一種新的結構——鏈表樹法。

鏈表樹法

雖然上面的擴容在元素個數比較少的時候能解決一部分問題，整體的查找插入效率也不會太低，因為元素個數少嘛。

但是，黑客還在攻擊，元素個數還在持續增加，當增加到一定程度的時候，總會導致查找插入效率特別低。

所以，換個思路，既然鏈表的效率低，我把它升級一下，當鏈表長的時候升級成紅黑樹怎么樣？

嗯，我看行，說干就干。

嗯，不錯不錯，媽媽再也不怕我遭到黑客攻擊了，紅黑樹的查詢效率為O(log n)，比鏈表的O(n)要高不少。

所以，到這就結束了嗎？

你想多了，每次擴容還是要移動一半的元素好么，一顆樹分化成兩顆樹，這樣真的好么好么好么？

程序員哥哥們太難了，這次經過了12127的頭腦風暴，終于想出個新玩意——一致性Hash。

一致性Hash

一致性Hash更多地是運用在分布式系統中，比如說Redis集群部署了四個節點，我們把所有的hash值定義為0~2^32個，每個節點上放置四分之一的元素。

此處只為舉例，實際Redis集群的原理是這樣的，具體數值不是這樣的。

此時，假設需要給Redis增加一個節點，比如node5，放在node3和node4中間，這樣只需要把node3到node4中間的元素從node4移動到node5上面就行了，其它的元素保持不變。

這樣，就增加了擴容的速度，而且影響的元素比較少，大部分請求幾乎無感知。

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