我们如何决定集合的hashCode()方法的最佳实现(假设equals方法已被正确重写)?


当前回答

最好使用Eclipse提供的功能,它做得非常好,您可以把精力和精力放在开发业务逻辑上。

其他回答

我在arrays . deephashcode(…)周围使用了一个小包装器,因为它可以正确地处理作为参数提供的数组

public static int hash(final Object... objects) {
    return Arrays.deepHashCode(objects);
}

如果我正确理解你的问题,你有一个自定义的集合类(即一个从集合接口扩展的新类),你想实现hashCode()方法。

如果您的集合类扩展了AbstractList,那么您就不必担心它,因为已经有equals()和hashCode()的实现,它通过遍历所有对象并将它们的hashCodes()相加来工作。

   public int hashCode() {
      int hashCode = 1;
      Iterator i = iterator();
      while (i.hasNext()) {
        Object obj = i.next();
        hashCode = 31*hashCode + (obj==null ? 0 : obj.hashCode());
      }
  return hashCode;
   }

现在,如果你想要的是计算特定类哈希码的最佳方法,我通常使用^(按位排他或)操作符来处理我在equals方法中使用的所有字段:

public int hashCode(){
   return intMember ^ (stringField != null ? stringField.hashCode() : 0);
}

当组合哈希值时,我通常使用boost c++库中使用的组合方法,即:

seed ^= hasher(v) + 0x9e3779b9 + (seed<<6) + (seed>>2);

这在确保平均分配方面做得相当好。有关这个公式如何工作的一些讨论,请参阅StackOverflow的帖子:boost::hash_combine中的魔术数字

在http://burtleburtle.net/bob/hash/doobs.html上有关于不同哈希函数的很好的讨论

使用Apache Commons EqualsBuilder和HashCodeBuilder上的反射方法。

最好的实现?这是一个很难回答的问题,因为这取决于使用模式。

Josh Bloch的Effective Java在第8项(第二版)中提出了几乎所有情况下合理的良好实现。最好的办法是去查一下,因为作者在那里解释了为什么这种方法是好的。

简短的版本

Create a int result and assign a non-zero value. For every field f tested in the equals() method, calculate a hash code c by: If the field f is a boolean: calculate (f ? 0 : 1); If the field f is a byte, char, short or int: calculate (int)f; If the field f is a long: calculate (int)(f ^ (f >>> 32)); If the field f is a float: calculate Float.floatToIntBits(f); If the field f is a double: calculate Double.doubleToLongBits(f) and handle the return value like every long value; If the field f is an object: Use the result of the hashCode() method or 0 if f == null; If the field f is an array: see every field as separate element and calculate the hash value in a recursive fashion and combine the values as described next. Combine the hash value c with result: result = 37 * result + c Return result

这将导致在大多数使用情况下哈希值的适当分布。