浅谈hashCode

public int hashCode() {
    int lockWord = shadow$_monitor_;
    final int lockWordStateMask = 0xC0000000; // Top 2 bits.
    final int lockWordStateHash = 0x80000000; // Top 2 bits are value 2 (kStateHash).
    final int lockWordHashMask = 0x0FFFFFFF; // Low 28 bits.
    if ((lockWord & lockWordStateMask) == lockWordStateHash) {
        return lockWord & lockWordHashMask;
    }
    //返回的是对象引用地址
    return System.identityHashCode(this);
}

 

public int hashCode() {
    int h = hash;
    if (h == 0 && count > 0) {
        for (int i = 0; i < count; i++) {

　　　//String.hashCode使用乘法和加法
            h = 31 * h + charAt(i);
        }
        hash = h;
    }
    return h;
}

 

public int hashCode() {
    //int值
    return value;
}

2. HashCode带来的疑问

为何重写equals建议同时重写hashCode？
hashCode是什么？
hashCode作用？
hash code（hash值）是什么？
hash table（hash表）是什么？
hashCode方法对hash表有益处？
hashCode方法对不是hash有益处吗?

减少查找次数，提高程序效率

例如查找是否存在重复值

h(k1)≠h(k2)则k1≠k2
首先查看h(k2)输出值（内存地址），查看该内存地址是否存在值；
如果无，则表示该值不存在重复值；
如果有，则进行值比较，相同则表示该值已经存在散列列表中，如果不相同则再进行一个一个值比较；而无需一开始就一个一个值的比较，减少了查找次数

 

 

在Java中也一样，hashCode方法的主要作用是为了配合基于散列的集合一起正常运行，这样的散列集合包括HashSet、HashMap以及HashTable。
为什么这么说呢？考虑一种情况，当向集合中插入对象时，如何判别在集合中是否已经存在该对象了？（注意：集合中不允许重复的元素存在）

也许大多数人都会想到调用equals方法来逐个进行比较，这个方法确实可行。但是如果集合中已经存在一万条数据或者更多的数据，如果采用equals方法去逐一比较，效率必然是一个问题。
此时hashCode方法的作用就体现出来了，当集合要添加新的对象时，先调用这个对象的hashCode方法，得到对应的hashcode值，实际上在HashMap的具体实现中会用一个table保存已经存进去的对象的hashcode值，如果table中没有该hashcode值，它就可以直接存进去，不用再进行任何比较了；如果存在该hashcode值， 就调用它的equals方法与新元素进行比较，相同的话就不存了，不相同就散列其它的地址，所以这里存在一个冲突解决的问题，这样一来实际调用equals方法的次数就大大降低了，说通俗一点：Java中的hashCode方法就是根据一定的规则将与对象相关的信息（比如对象的存储地址，对象的字段等）映射成一个数值，这个数值称作为散列值。下面这段代码是java.util.HashMap的中put方法的具体实现：

put方法是用来向HashMap中添加新的元素，从put方法的具体实现可知，会先调用hashCode方法得到该元素的hashCode值，然后查看table中是否存在该hashCode值，如果存在则调用equals方法重新确定是否存在该元素，如果存在，则更新value值，否则将新的元素添加到HashMap中。从这里可以看出，hashCode方法的存在是为了减少equals方法的调用次数，从而提高程序效率。

public V put(K key, V value) {
    return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}

final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,boolean evict) {
    Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
    if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
        n = (tab = resize()).length;
    if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
        tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
    else {
        Node<K,V> e; K k;
        if (p.hash == hash &&
            ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            e = p;
        else if (p instanceof TreeNode)
            e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
        else {
            for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                if ((e = p.next) == null) {
                    p.next = newNode(hash, key, value, null);
                    if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                        treeifyBin(tab, hash);
                    break;
                }
                if (e.hash == hash &&
                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    break;
                p = e;
            }
        }
        if (e != null) { // existing mapping for key
            V oldValue = e.value;
            if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                e.value = value;
            afterNodeAccess(e);
            return oldValue;
        }
    }
    ++modCount;
    if (++size > threshold)
        resize();
    afterNodeInsertion(evict);
    return null;
}