探索equals()和hashCode()方法

　　在根类Object中，实现了equals()和hashCode()这两个方法，默认：
　　equals()是对两个对象的地址值进行的比较（即比较引用是否相同），用==实现。
　　hashCode()：计算出对象实例的哈希码。根类Object的hashCode()方法的计算依赖于对象实例的内存地址，即内存地址由哈希函数生成一个int值，故每个Object对象的hashCode都是唯一的；当然，当对象所对应的类重写了hashCode()方法时，结果就截然不同了。之所以有hashCode方法，是因为在批量的对象比较中，hashCode要比equals来得快，很多集合都用到了hashCode，比如Hashtable。

• 两个obj，如果equals()相等，hashCode()一定相等。
• 两个obj，如果hashCode()相等，equals()不一定相等（Hash散列值有冲突的情况，虽然概率很低）。

　　在集合中，判断两个对象是否相等的规则是：
第一步，如果hashCode()相等，则查看第二步，否则不相等;
第二步，查看equals()是否相等，如果相等，则两obj相等，否则还是不相等。

为什么选择hashCode方法？

　　比如set集合存储数据的时候是怎样判断存进的数据是否已经存在。使用equals()方法呢，还是hashCode()方法。假如用equals()，那么存储一个元素就要跟已存在的所有元素比较一遍，比如已存入100个元素，那么存101个元素的时候，就要调用equals方法100次。
　　但如果用hashcode()方法的话，每存一个数据就调用一次hashCode()方法，得到一个hashCode值及存入的位置。如果该位置不存在数据那么就直接存入，否则调用一次equals()方法，不相同则存，相同不存。这样下来整个存储下来不需要调用几次equals方法，虽然多了一次hashCode方法，但相对于前面来讲效率高了不少。

为什么要重写equals方法？

　　因为Object的equals()方法默认是两个对象的引用的比较，意思就是指向同一内存则相等，否则不相等；如果你现在需要利用对象里面的值来判断是否相等，则重载equals()方法。记住：String，Double、Integer、Math这些类已经重写了equals()方法，比较的是对象的值。

改写equals时总是要改写hashCode

　　如果不这样做到话，就会违反Object.hashCode的通用约定：相等的对象必须具有相等的散列码hashCode。根据一个类的equals方法，两个截然不同的实例有可能在逻辑上是相等的，但是，根据Object类的hashCode方法，它们仅仅是两个对象，对象hashCode方法返回两个看起来是随机的整数，而不是根据第二个约定要求的那样，返回两个相等的整数。从而导致该类无法与所有基于散列值(hash)的集合类结合在一起正常运作，这样的集合类包括hashMap、HashSet和Hashtable。比如new一个对象，再new一个内容相等的对象，调用equals方法返回的true，但他们的hashCode值不同，将两个对象存入HashSet中，hashCode值不同，都可以存进去，这样set中包含两个相等的对象。因为是先检索hashCode值，相等的情况下才会去比较equals方法。

hashCode方法使用介绍

　　Hash表数据结构常识：
一、哈希表基于数组。
二、缺点：基于数组的，数组创建后难以扩展。某些哈希表被基本填满时，性能下降得非常严重。
三、没有一种简便的方法可以以任何一种顺序遍历表中数据项。
四、如果不需要有序遍历数据，并且可以提前预测数据量的大小，那么哈希表在速度和易用性方面是无与伦比的。

为什么HashCode对于对象是如此的重要（前面已经举了set的例子）：

　　HashMap和Hashtable，虽然它们有很大的区别，如继承关系不同，对value的约束条件(是否允许null)不同，以及线程安全性等有着特定的区别，但从实现原理上来说，它们是一致的。所以，我们只以Hashtable来说明：
　　在java中，存取数据的性能，一般来说当然是首推数组，但是在数据量稍大的容器选择中，Hashtable将有比数组性能更高的查询速度。具体原因看下面的内容：
　　Hashtable在存储数据时，一般先将该对象的HashCode和0x7FFFFFFF做与操作，因为一个对象的HashCode可以为负数，这样操作后可以保证它为一个正整数。然后以Hashtable的长度取模，得到该对象在Hashtable中的索引。

index = (o.hashCode() & 0x7FFFFFFF)%hs.length; 

　　这个对象就会直接放在Hashtable的index位置，对于写入，这和数组一样，把一个对象放在其中的第index位置，但如果是查询，经过同样的算法，Hashtable可以直接从第index取得这个对象，而数组却要做循环比较。所以对于数据量稍大时，Hashtable的查询比数组具有更高的性能。

　　事实上一个设计比较好的Hashtable，一般来说会比较平均地分布每个元素，因为Hashtable的长度总是比实际元素的个数按一定比例进行自增(负载因子一般为0.75左右)，这样大多数的索引位置只有一个对象，而很少的位置会有几个元素。但是，hash冲突很难完全避免，可以看hash。一般Hashtable中的每个位置存放的是一个链表，对于只有一个对象的位置，链表只有一个首节点(Entry)，Entry的next为null，同时保存hashCode，key，value属性，如果有相同索引的对象进来则会进入链表的下一个节点。如果同一个索引中有多个对象，根据HashCode和key可以在该链表中找到一个和查询的key相匹配的对象(equals方法)。
　　对于一个对象，如果具有很多属性，把所有属性都参与散列，显然是一种笨拙的设计。因为对象的HashCode()方法被自动调用的很多，如果太多的对象参与了散列，那么需要的时间将会增加很多。可以挑选具有区分度的属性计算hash值，或者设立缓存，只要当参与散列的对象改变时才重新计算，否则调用缓存的hashCode，这可以从很大程度上提高性能。
　　默认的实现是将对象内存地址转化为整数作为HashCode，这当然能保证每个对象具有不同的HasCode，但java语言并不能让程序员获取对象内存地址。
　　请记住：如果你想有效的使用HashMap，你就必须重写在其的hashCode()。

还有两条重写hashCode()的原则：

• 不必对每个不同的对象都产生一个唯一的hashCode，只要你的HashCode方法使get()能够得到put()放进去的内容就可以了。即“不为一原则”。
• 生成hashCode的算法尽量使hashCode的值分散一些， 不要很多hashCode都集中在一个范围内，这样有利于提高HashMap的性能。即“分散原则”。