如何优化 hashCode() 实现以获得高效的集合性能？

优化集合的 hashCode() 实现

重写集合的 equals 方法时，必须仔细考虑该集合的实现hashCode() 方法也是如此。哈希算法的选择极大地影响基于哈希的数据结构的效率。

最佳实践：

推荐的实现，如 Josh Bloch 的“Effective Java， " 涉及：

1. 初始化： 分配一个非零整数到 int 变量结果。

2. 循环字段： 对于 equals() 中测试的每个字段 f：

   • 根据字段类型计算哈希码c：

     • 布尔值： (f ? 0 : 1)
     • 字节/字符/短/整数：(int)f
     • 长：(int)(f ^ (f >>> 32))
     • 浮动： Float.floatToIntBits(f)
     • Double：像 long 值一样处理
     • 对象：对象的 hashCode() 或 0 表示 null
     • 数组：递归计算每个值的哈希值元素
3. 组合哈希值：将结果乘以37并添加c。

推理:

这种方法确保大多数使用场景下散列值的良好分布。它避免了弱哈希算法可能出现的偏差。

此实现保证 equals 方法认为相等的对象将始终返回相同的哈希代码。它还最大限度地减少了基于哈希的数据结构中发生冲突的可能性，从而实现高效的检索和存储操作。

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