浅谈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。

　　总的来讲，Java中的集合（Collection）有两类，一类是List，再有一类是Set。你知道它们的区别吗？前者集合内的元素是有序的，元素能够重复；后者元素无序，但元素不可重复。那么这里就有一个比较严重的问题了：要想保证元素不重复，可两个元素是否重复应该依据什么来判断呢？这就是Object.equals方法了。可是，若是每增长一个元素就检查一次，那么当元素不少时，后添加到集合中的元素比较的次数就很是多了。也就是说，若是集合中如今已经有1000个元素，那么第1001个元素加入集合时，它就要调用1000次equals方法。这显然会大大下降效率。因而，Java采用了哈希表的原理。哈希（Hash）其实是我的名，因为他提出一哈希算法的概念，因此就以他的名字命名了。哈希算法也称为散列算法，是将数据依特定算法直接指定到一个地址上。若是详细讲解哈希算法，那须要更多的文章篇幅，我在这里就不介绍了。初学者能够这样理解，hashCode方法实际上返回的就是对象存储的物理地址（实际可能并非）。

    这样一来，当集合要添加新的元素时，先调用这个元素的hashCode方法，就一会儿能定位到它应该放置的物理位置上。若是这个位置上没有元素，它就能够直接存储在这个位置上，不用再进行任何比较了；若是这个位置上已经有元素了，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。因此这里存在一个冲突解决的问题。这样一来实际调用equals方法的次数就大大下降了，几乎只须要一两次。

    因此，Java对于eqauls方法和hashCode方法是这样规定的：

一、若是两个对象相同，那么它们的hashCode值必定要相同；

二、若是两个对象的hashCode相同，它们并不必定相同,上面说的对象相同指的是用eqauls方法比较。

    你固然能够不按要求去作了，但你会发现，相同的对象能够出如今Set集合中。同时，增长新元素的效率会大大降低。

这是一种算法，数据结构里面有提到。在某一个地址上（对应一个哈希值，该值并不特指内存地址），存储的是一个链表。在put一个新值时，根据该新值计算出哈希值，找到相应的位置，发现该位置已经蹲了一个，则新值就连接到旧值的下面，由旧值指向（next）它（也多是倒过来指。。。）。能够参考HashMap。

能够把hashcode理解为，一大片有编号的桶，若是你的散列算法好的话，能够保证每一个不一样的对象能够放在不一样的桶里面，也就是每一个不一样的对象都有不一样的HashCode(同上的编号)。这样的话，若是你寻找某个对象的时候，计算一下这个对象的hashcode而后直接就能够到对应的桶里面取道这个对象。

可是若是你的散列算法很差的话，也就是任何对象都有一个相同的hashCode,也就是说如今以后一个桶了，你全部的对象都要放在这个桶里面，这样的话，当你寻找某个对象的时候，虽然能够很快肯定要去那个同里面寻找，可是若是桶里面有几千万个对象，那样的话你就须要逐个调用equals了。效率就太差了.

hash code是一种编码方式，在Java中，每一个对象都会有一个hashcode，Java能够经过这个hashcode来识别一个对象。至于hashcode的具体编码方式，比较复杂（事实上这个编码是能够由程序员经过继承和接口的实现重写的），能够参考数据结构书籍。而hashtable等结构，就是经过这个哈希实现快速查找键对象。这是他们的内部联系，但通常编程时无需了解这些，只要知道hashtable实现了一种无顺序的元素排列就能够了。.

两个对象值相同(x.equals(y) == true)，则必定有相同的hash code。

由于：Hash，通常翻译作“散列”，也有直接音译为"哈希"的，就是把任意长度的输入（又叫作预映射， pre-maping），经过散列算法，变换成固定长度的输出，该输出就是散列值。这种转换是一种压缩映射，也就是，散列值的空间一般远小于输入的空间，不一样的输入可能会散列成相同的输出，而不可能从散列值来惟一的肯定输入值。

如下是java语言的定义：

1) 对象相等则hashCode必定相等；

2) hashCode相等对象未必相等。

这也涉及到如何写自定义的hashCode方法的问题：必须符合以上条件。注意条件2中的未必。具体可参见java doc; Effective Java中有更详细论述。

补充一点我的简介 hash 就是 相似于数学集合， 每个键，k能够对应一个或多个值，对象就相似于值，因此“相同的对象”具备相同的键值，也就是hashCode;

关键特性：单向性　抗冲突性　映射分布均匀性和差分分布均匀性

而MD5能够说是目前应用最普遍的Hash算法