淺談Java中的hashcode方法

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 首先，想要明白hashCode的做用，你必需要先知道Java中的集合。

　　總的來講，Java中的集合（Collection）有兩類，一類是List，再有一類是Set。你知道它們的區別嗎？前者集合內的元素是有序的，元素能夠重複；後者元素無序，但元素不可重複。那麼這裏就有一個比較嚴重的問題了：要想保證元素不重複，可兩個元素是否重複應該依據什麼來判斷呢？這就是Object.equals方法了。可是，若是每增長一個元素就檢查一次，那麼當元素不少時，後添加到集合中的元素比較的次數就很是多了。也就是說，若是集合中如今已經有1000個元素，那麼第1001個元素加入集合時，它就要調用1000次equals方法。這顯然會大大下降效率。因而，Java採用了哈希表的原理。哈希（Hash）其實是我的名，因爲他提出一哈希算法的概念，因此就以他的名字命名了。哈希算法也稱爲散列算法，是將數據依特定算法直接指定到一個地址上。若是詳細講解哈希算法，那須要更多的文章篇幅，我在這裏就不介紹了。初學者能夠這樣理解，hashCode方法實際上返回的就是對象存儲的物理地址（實際可能並非）。

    這樣一來，當集合要添加新的元素時，先調用這個元素的hashCode方法，就一會兒能定位到它應該放置的物理位置上。若是這個位置上沒有元素，它就能夠直接存儲在這個位置上，不用再進行任何比較了；若是這個位置上已經有元素了，就調用它的equals方法與新元素進行比較，相同的話就不存了，不相同就散列其它的地址。因此這裏存在一個衝突解決的問題。這樣一來實際調用equals方法的次數就大大下降了，幾乎只須要一兩次。

    因此，Java對於eqauls方法和hashCode方法是這樣規定的：

一、若是兩個對象相同，那麼它們的hashCode值必定要相同；

二、若是兩個對象的hashCode相同，它們並不必定相同,上面說的對象相同指的是用eqauls方法比較。

    你固然能夠不按要求去作了，但你會發現，相同的對象能夠出如今Set集合中。同時，增長新元素的效率會大大降低。

這是一種算法，數據結構裏面有提到。在某一個地址上（對應一個哈希值，該值並不特指內存地址），存儲的是一個鏈表。在put一個新值時，根據該新值計算出哈希值，找到相應的位置，發現該位置已經蹲了一個，則新值就連接到舊值的下面，由舊值指向（next）它（也多是倒過來指。。。）。能夠參考HashMap。

能夠把hashcode理解爲，一大片有編號的桶，若是你的散列算法好的話，能夠保證每一個不一樣的對象能夠放在不一樣的桶裏面，也就是每一個不一樣的對象都有不一樣的HashCode(同上的編號)。這樣的話，若是你尋找某個對象的時候，計算一下這個對象的hashcode而後直接就能夠到對應的桶裏面取道這個對象。

可是若是你的散列算法很差的話，也就是任何對象都有一個相同的hashCode,也就是說如今以後一個桶了，你全部的對象都要放在這個桶裏面，這樣的話，當你尋找某個對象的時候，雖然能夠很快肯定要去那個同裏面尋找，可是若是桶裏面有幾千萬個對象，那樣的話你就須要逐個調用equals了。效率就太差了.

hash code是一種編碼方式，在Java中，每一個對象都會有一個hashcode，Java能夠經過這個hashcode來識別一個對象。至於hashcode的具體編碼方式，比較複雜（事實上這個編碼是能夠由程序員經過繼承和接口的實現重寫的），能夠參考數據結構書籍。而hashtable等結構，就是經過這個哈希實現快速查找鍵對象。這是他們的內部聯繫，但通常編程時無需瞭解這些，只要知道hashtable實現了一種無順序的元素排列就能夠了。.

兩個對象值相同(x.equals(y) == true)，則必定有相同的hash code。

由於：Hash，通常翻譯作「散列」，也有直接音譯爲"哈希"的，就是把任意長度的輸入（又叫作預映射， pre-maping），經過散列算法，變換成固定長度的輸出，該輸出就是散列值。這種轉換是一種壓縮映射，也就是，散列值的空間一般遠小於輸入的空間，不一樣的輸入可能會散列成相同的輸出，而不可能從散列值來惟一的肯定輸入值。

如下是java語言的定義：

1) 對象相等則hashCode必定相等；

2) hashCode相等對象未必相等。

這也涉及到如何寫自定義的hashCode方法的問題：必須符合以上條件。注意條件2中的未必。具體可參見java doc; Effective Java中有更詳細論述。

補充一點我的簡介 hash 就是 相似於數學集合， 每個鍵，k能夠對應一個或多個值，對象就相似於值，因此「相同的對象」具備相同的鍵值，也就是hashCode;

關鍵特性：單向性　抗衝突性　映射分佈均勻性和差分分佈均勻性

而MD5能夠說是目前應用最普遍的Hash算法