Put simply
The algorithmic implementation principles of HashTable:
- Hash function:
HashTableuses a hash function to map keys to the index of storage buckets. The hash function converts the value of a key into an integer, which is then used to calculate the index of the storage bucket. A good hash function should distribute keys evenly across different buckets, reducing hash collisions. - Storage buckets:
HashTableconsists of a fixed-size storage array (often a contiguous block of memory). Each bucket can hold one or more key-value pairs. Each bucket has an index, allowing for quick access to a specific bucket. - Handling hash collisions: Since hash functions may not produce unique mappings, different keys may map to the same bucket, resulting in hash collisions.
HashTableuses strategies to handle collisions, including Chaining and Open Addressing.- Chaining: Each bucket maintains a linked list or other data structure to store all key-value pairs with the same hash value. When a collision occurs, the new key-value pair is added to the linked list in the corresponding bucket. During lookup, the linked list is traversed to find the desired key-value pair.
- Open Addressing: When a collision occurs, a certain algorithm is used to determine the next available bucket and attempt to insert the key-value pair there. Algorithms like linear probing, quadratic probing, and double hashing can be used. During lookup, if the key-value pair in the current bucket doesn't match the desired key, the search continues to the next bucket.
- Collision resolution strategy selection: The implementation of
HashTablecan choose an appropriate collision resolution strategy based on specific requirements, such as selecting Chaining or Open Addressing, or even other strategies. - Resizing: When the number of key-value pairs in a bucket reaches a certain threshold,
HashTableperforms resizing to maintain a lower hash collision rate. Resizing typically involves recalculating the hash values and reallocating key-value pairs to new buckets for better distribution.
In summary, HashTable implements a hash function to map keys to storage buckets, utilizes suitable collision resolution strategies to handle hash collisions, and performs resizing when necessary to maintain a lower collision rate. This enables efficient insertion, deletion, and lookup operations.
Design
HashTable 是一种基于哈希表（Hash Table）的数据结构，它提供了快速的插入、删除和查找操作。下面是 HashTable 的算法实现原理说明：
- 哈希函数：
HashTable使用哈希函数将键映射为存储桶（bucket）的索引。哈希函数将键的值转换为整数，然后根据这个整数计算出存储桶的索引。一个好的哈希函数应该能够将键均匀分布到不同的桶中，减少哈希冲突。 - 存储桶（Bucket）：
HashTable内部由一个固定大小的存储数组（通常是一个连续的内存区域）组成。每个存储桶中可以存储一个或多个键值对。每个存储桶都有一个索引，通过索引可以快速定位到指定存储桶。 - 处理哈希冲突：由于哈希函数的映射不一定是完全唯一的，不同的键可能会映射到相同的存储桶中，这就是哈希冲突。
HashTable使用一些策略来处理哈希冲突，常见的策略包括链地址法（Chaining）和开放地址法（Open Addressing）。- 链地址法：每个存储桶中维护一个链表或其他数据结构，用于存储所有哈希值相同的键值对。当发生哈希冲突时，将键值对添加到对应存储桶的链表中。这样，在查找时只需遍历链表即可找到对应的键值对。
- 开放地址法：当发生哈希冲突时，通过一定的算法确定下一个可用的存储桶，尝试将键值对插入到下一个存储桶中。这个算法可以是线性探测、二次探测、双重哈希等。在查找时，如果当前存储桶中的键值对与要查找的键不匹配，就会继续到下一个存储桶中查找。
- 碰撞处理策略选择：
HashTable的实现可以选择适合的碰撞处理策略，根据具体需求来决定是使用链地址法还是开放地址法，或者其他的碰撞处理策略。 - 扩容：当存储桶中的键值对数量达到一定阈值时，为了保持较低的哈希冲突率，
HashTable会进行扩容操作。扩容通常需要重新计算哈希值和重新分配键值对到新的存储桶中，以便分布更均匀地存储键值对。
Application level
hashCode 的设计思想是要尽量产生不同对象的不同哈希值，从而分布均匀地放置在哈希表中，减少哈希冲突。以下是一些 hashCode 设计的常见思想：
- 相同对象必须有相同的哈希值：如果两个对象通过
equals方法比较是相等的，那么它们的hashCode值必须相等。这是为了保证在哈希表中定位到相同的位置，从而正确地进行查找和删除。 - 尽量减少碰撞（哈希冲突）：碰撞指的是不同对象产生相同的哈希值的情况。虽然不同对象的哈希值相同是允许的，但是尽量保持碰撞的概率较低，以提高哈希表的性能。设计良好的
hashCode方法应该将不同的对象映射到不同的哈希值上。 - 哈希算法应高效、分布均匀：
hashCode方法需要在对象的所有字段中获取信息，并进行相应的计算，以生成一个唯一的哈希值。为了保持高效性，哈希算法的计算尽量简单快速。同时，为了分布均匀，应该合理选择计算字段以确保哈希值的均匀分布。 - 考虑对象的业务特性：在设计
hashCode方法时，需要考虑对象的业务特性，并结合对象中重要字段的特点来决定哈希算法。比如，对于字符串对象，可以根据字符串内容计算哈希值；对于复合对象，可以根据组成部分的哈希值进行组合计算。 - 规范约定：根据 Java 规范，设计
hashCode方法时需要遵循一些基本约定，如保持相等对象的哈希值相等，保持一致性（同一对象多次调用必须返回相同的哈希值），以及尽量使哈希值分布均匀等。
In JVM
在 JVM 中，hashCode 方法的返回值是一个整数，用于支持一些需要基于哈希值进行快速查找和存储的数据结构和算法。大部分情况下，hashCode 方法在哈希表（Hash Table）中使用。一些常见的使用场景包括：
哈希表（Hash Table）：HashMap、HashSet、Hashtable 等数据结构使用 hashCode 来存储和定位对象。
哈希集合（Hash Set）：HashSet 是基于哈希表实现的，hashCode 方法用于确定元素在集合中的位置，以便进行快速插入和查找。
哈希映射（Hash Map）：HashMap 是基于哈希表实现的，hashCode 方法用于确定键的位置，以支持快速的键值查找和插入操作。
缓存机制：一些缓存机制（比如一级缓存、二级缓存）可能使用了哈希表来存储和查找缓存的对象，hashCode 方法被用于分配缓存对象的存储位置。
对象相等性判断：在 Java 中，通过重写 equals() 方法通常也需要重写 hashCode() 方法。hashCode 被用于判断两个对象是否相等，主要用于在哈希表中判断两个对象是否应该放在同一个桶(bucket)中。