java中hash算法

① java中hash函数都有什么用啊

Hash，一般翻译做"散列"，也有直接音译为"哈希"的，就是把任意长度的输入（又叫做预映射， pre-image），通过散列算法，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，散列值的空间通常远小于输入的空间，不同的输入可能会散列成相同的输出，而不可能从散列值来唯一的确定输入值。

简单的说就是一种将任意长度的消息压缩到某一固定长度的消息摘要的函数。

HASH主要用于信息安全领域中加密算法，他把一些不同长度的信息转化成杂乱的128位的编码里,叫做HASH值. 也可以说，hash就是找到一种数据内容和数据存放地址之间的映射关系

了解了hash基本定义，就不能不提到一些着名的hash算法，MD5 和 SHA1 可以说是目前应用最广泛的Hash算法，而它们都是以 MD4 为基础设计的。那么他们都是什么意思呢？
这里简单说一下：

1) MD4
MD4(RFC 1320)是 MIT 的 Ronald L. Rivest 在 1990 年设计的，MD 是 Message Digest 的缩写。它适用在32位字长的处理器上用高速软件实现--它是基于 32 位操作数的位操作来实现的。

2) MD5
MD5(RFC 1321)是 Rivest 于1991年对MD4的改进版本。它对输入仍以512位分组，其输出是4个32位字的级联，与 MD4 相同。MD5比MD4来得复杂，并且速度较之要慢一点，但更安全，在抗分析和抗差分方面表现更好

3) SHA1 及其他
SHA1是由NIST NSA设计为同DSA一起使用的，它对长度小于264的输入，产生长度为160bit的散列值，因此抗穷举(brute-force)性更好。SHA-1 设计时基于和MD4相同原理,并且模仿了该算法。

② java中hash是什么意思

hash就是哈希（函数），你们老师应该说学过数据结构就应该知道，而不是c语言

③ 如何正确实现Java中的hashCode方法

正确实现Java中的hashCode方法：
相等和哈希码

相等是从一般的方面来讲，哈希码更加具有技术性。如果我们在理解方面存在困难,我们可以说,他们通过只是一个实现细节来提高了性能。
大多数的数据结构通过equals方法来判断他们是否包含一个元素，例如：
List<String> list = Arrays.asList("a", "b", "c");
boolean contains = list.contains("b");

这个变量contains结果是true，因为,虽然”b”是不相同的实例(此外,忽略字符串驻留),但是他们是相等的。
通过比较实例的每个元素，然后将比较结果赋值给contains是比较浪费的，虽然整个类的数据结构进行了优化，能够提升性能。
他们通过使用一种快捷的方式(减少潜在的实例相等)进行比较，从而代替通过比较实例所包含的每个元素。而快捷比较仅需要比较下面这些方面：
快捷方式比较即通过比较哈希值，它可以将一个实例用一个整数值来代替。哈希码相同的实例不一定相等，但相等的实例一定具有有相同的哈希值。(或应该有,我们很快就会讨论这个)这些数据结构经常通过这种这种技术来命名,可以通过Hash来识别他们的,其中，HashMap是其中最着名的代表。
它们通常是这样这样运作的
当添加一个元素,它的哈希码是用来计算内部数组的索引(即所谓的桶)
如果是,不相等的元素有相同的哈希码,他们最终在同一个桶上并且捆绑在一起,例如通过添加到列表。
当一个实例来进行contains操作时，它的哈希码将用来计算桶值(索引值)，只有当对应索引值上存在元素时，才会对实例进行比较。
因此equals，hashCode是定义在Object类中。
散列法的思想
如果hashCode作为快捷方式来确定相等，那么只有一件事我们应该关心:相等的对象应该具有相同的哈希码，这也是为什么如果我们重写了equals方法后，我们必须创建一个与之匹配的hashCode实现的原因!
否则相等的对象是可能不会有相同的哈希码的,因为它们将调用的是Object's的默认实现。
HashCode 准则
引用自官方文档
hashCode通用约定:
* 调用运行Java应用程序中的同一对象,hashCode方法必须始终返回相同的整数。这个整数不需要在不同的Java应用程序中保持一致。
* 根据equals(Object)的方法来比较，如果两个对象是相等的,两个对象调用hashCode方法必须产生相同的结果。
* 根据equals(Object)的方法是比较，如果两个对象是不相等的，那么两个对象调用hashCode方法并不一定产生不同的整数的结果。但是,程序员应该意识到给不相等的对象产生不同的整数结果将有可能提高哈希表的性能。
第一点反映出了相等的一致性属性，第二个就是我们上面提出的要求。第三个阐述了一个重要的细节，我们将在稍后讨论。
HashCode实现
下面是非常简单的Person.hashCode的实现
@Override
public int hashCode() {
return Objects.hash(firstName, lastName);
}

person’s是通过多个字段结合来计算哈希码的。都是通过Object的hash函数来计算。
选择字段
但哪些字段是相关的吗?需求将会帮助我们回答这个问题:如果相等的对象必须具有相同的哈希码,那么计算哈希码就不应包括任何不用于相等检查的字段。(否则两个对象只是这些字段不同但是仍然有可能会相等，此时他们这两个对象哈希码却会不相同。)
所以用于哈希组字段应该相等时使用的字段的子集。默认情况下都使用相同的字段,但有一些细节需要考虑。
一致性
首先,有一致性的要求。它应该相当严格。虽然它允许如果一些字段改变对应的哈希码发生变化(对于可变的类是不可避免的)，但是哈希数据结构并不是为这种场景准备的。
正如我们以上所见的哈希码用于确定元素的桶。但如果hash-relevant字段发生了改变,并不会重新计算哈希码、也不会更新内部数组。
这意味着以后通过相等的对象，甚至同一实例进行查询也会失败，数据结构计算当前的哈希码与之前存储实例计算的哈希码并不一致,并是错误的桶。
结论:最好不要使用可变字段计算哈希码!
性能
哈希码最终计算的频率与可能调用equals差不多，那么这里将是影响性能的关键部分，因此考虑此部分性能也是非常有意义的。并且与equals相比，优化之后又更大的上升空间。
除非使用非常复杂的算法或者涉及非常多的字段，那么计算哈希码的运算成本是微不足道的、同样也是不可避免的。但是也应该考虑是否需要包含所有的字段来进行运算。集合需要特别警惕的对待。以Lists和sets为例，将会包含集合里面的每一个元素来计算哈希码。是否需要调用它们需要具体情况具体分析。
如果性能是至关重要的，使用Objects.hash因为需要为varargs创建一个数组也许并不是最好的选择。但一般规则优化是适用的:不要过早地使用一个通用的散列码算法,也许需要放弃集合,只有优化分析显示潜在的改进。
碰撞
总是关注性能,这个实现怎么呢?
@Override
public int hashCode() {
return 0;
}

快是肯定的。相等的对象将具有相同的哈希码。并且,没有可变的字段!
但是，我们之前说过的桶呢？！这种方式下所有的实例将会有相同的桶！这将会导致一个链表来包含所有的元素，这样一来将会有非常差的性能。每次调用contains将会触发对整个list线性扫描。
我们希望尽可能少的元素在同一个桶!一个算法返回变化多端的哈希码,即使对于非常相似的对象,是一个好的开始。
怎样才能达到上面的效果部分取决于选取的字段，我们在计算中包含更多的细节，越有可能获取到不同的哈希码。注意：这个与我们所说的性能是完全相反的。因此，有趣的是，使用过多或者过少的字段都会导致糟糕的性能。
防止碰撞的另一部分是使用实际计算散列的算法。
计算Hsah
最简单的方法来计算一个字段的哈希码是通过直接调用hashCode，结合的话会自动完成。常见的算法是首先在以任意数量的数值(通常是基本数据类型)反复进行相乘操作再与字段哈希码相加
int prime = 31;
int result = 1;
result = prime * result + ((firstName == null) ? 0 : firstName.hashCode());
result = prime * result + ((lastName == null) ? 0 : lastName.hashCode());
return result;

这可能导致溢出,但是不是特别有问题的,因为他们并没有产生Java异常。
注意,即使是非常良好的的哈希算法也可能因为输入特定的模式的数据有导致频繁碰撞。作为一个简单的例子假设我们会计算点的散列通过增加他们的x和y坐标。当我们处理f(x) = -x线上的点时，线上的点都满足：x + y == 0，将会有大量的碰撞。
但是:我们可以使用一个通用的算法，只到分析表明并不正确，才需要对哈希算法进行修改。
总结
我们了解到计算哈希码就是压缩相等的一个整数值：相等的对象必须有相同的哈希码，而出于对性能的考虑：最好是尽可能少的不相等的对象共享相同的哈希码。
这就意味着如果重写了equals方法，那么就必须重写hashCode方法
当实现hashCode
使用与equals中使用的相同的字段(或者equals中使用字段的子集)
最好不要包含可变的字段。
对集合不要考虑调用hashCode
如果没有特殊的输入特定的模式，尽量采用通用的哈希算法
记住hashCode性能,所以除非分析表明必要性，否则不要浪费太多的精力。

④ JAVA中的HASHSET和HASHMap的底层实现是怎样的大致讲一下。

HASHMAP是根据HASH算法储存数据的集合类，每一个存入其中的对象都有一个特定的哈希值！当我们新建一个HashMap对象，如果不给定它的大小，其默认为16，就相当与下面新建了编号为0到15的数组(链表数组)。以默认HashMap为例，put一个对象时，首先得到他的哈希值，在与十五相除得到余数，找到与余数相同编号的数组插入其中！HASHSET就是没有value值的HASHMAP，你可以新建一个HASHSET,插入0到15，绝对以0到15的顺序打印。

⑤ 求java里面的Hash<Map>的用法和基本解释，谢谢

HashMap 和 HashSet 是 Java Collection Framework 的两个重要成员，其中 HashMap 是 Map 接口的常用实现类，HashSet 是 Set 接口的常用实现类。虽然 HashMap 和 HashSet 实现的接口规范不同，但它们底层的 Hash 存储机制完全一样，甚至 HashSet 本身就采用 HashMap 来实现的。
通过 HashMap、HashSet 的源代码分析其 Hash 存储机制
实际上，HashSet 和 HashMap 之间有很多相似之处，对于 HashSet 而言，系统采用 Hash 算法决定集合元素的存储位置，这样可以保证能快速存、取集合元素；对于 HashMap 而言，系统 key-value 当成一个整体进行处理，系统总是根据 Hash 算法来计算 key-value 的存储位置，这样可以保证能快速存、取 Map 的 key-value 对。

在介绍集合存储之前需要指出一点：虽然集合号称存储的是 Java 对象，但实际上并不会真正将 Java 对象放入 Set 集合中，只是在 Set 集合中保留这些对象的引用而言。也就是说：Java 集合实际上是多个引用变量所组成的集合，这些引用变量指向实际的 Java 对象。

集合和引用

就像引用类型的数组一样，当我们把 Java 对象放入数组之时，并不是真正的把 Java 对象放入数组中，只是把对象的引用放入数组中，每个数组元素都是一个引用变量。

HashMap 的存储实现
当程序试图将多个 key-value 放入 HashMap 中时，以如下代码片段为例：

Java代码
HashMap<String , Double> map = new HashMap<String , Double>();
map.put("语文" , 80.0);
map.put("数学" , 89.0);
map.put("英语" , 78.2);

HashMap 采用一种所谓的“Hash 算法”来决定每个元素的存储位置。

当程序执行 map.put("语文" , 80.0); 时，系统将调用"语文"的 hashCode() 方法得到其 hashCode 值——每个 Java 对象都有 hashCode() 方法，都可通过该方法获得它的 hashCode 值。得到这个对象的 hashCode 值之后，系统会根据该 hashCode 值来决定该元素的存储位置。

我们可以看 HashMap 类的 put(K key , V value) 方法的源代码：

Java代码
public V put(K key, V value)
{
// 如果 key 为 null，调用 putForNullKey 方法进行处理
if (key == null)
return putForNullKey(value);
// 根据 key 的 keyCode 计算 Hash 值
int hash = hash(key.hashCode());
// 搜索指定 hash 值在对应 table 中的索引
int i = indexFor(hash, table.length);
// 如果 i 索引处的 Entry 不为 null，通过循环不断遍历 e 元素的下一个元素
for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next)
{
Object k;
// 找到指定 key 与需要放入的 key 相等（hash 值相同
// 通过 equals 比较放回 true）
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key
|| key.equals(k)))
{
V oldValue = e.value;
e.value = value;
e.recordAccess(this);
return oldValue;
}
}
// 如果 i 索引处的 Entry 为 null，表明此处还没有 Entry
modCount++;
// 将 key、value 添加到 i 索引处
addEntry(hash, key, value, i);
return null;
}

上面程序中用到了一个重要的内部接口：Map.Entry，每个 Map.Entry 其实就是一个 key-value 对。从上面程序中可以看出：当系统决定存储 HashMap 中的 key-value 对时，完全没有考虑 Entry 中的 value，仅仅只是根据 key 来计算并决定每个 Entry 的存储位置。这也说明了前面的结论：我们完全可以把 Map 集合中的 value 当成 key 的附属，当系统决定了 key 的存储位置之后，value 随之保存在那里即可。

上面方法提供了一个根据 hashCode() 返回值来计算 Hash 码的方法：hash()，这个方法是一个纯粹的数学计算，其方法如下：

Java代码
static int hash(int h)
{
h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
}

对于任意给定的对象，只要它的 hashCode() 返回值相同，那么程序调用 hash(int h) 方法所计算得到的 Hash 码值总是相同的。接下来程序会调用 indexFor(int h, int length) 方法来计算该对象应该保存在 table 数组的哪个索引处。indexFor(int h, int length) 方法的代码如下：

Java代码
static int indexFor(int h, int length)
{
return h & (length-1);
}

这个方法非常巧妙，它总是通过 h &(table.length -1) 来得到该对象的保存位置——而 HashMap 底层数组的长度总是 2 的 n 次方，这一点可参看后面关于 HashMap 构造器的介绍。

当 length 总是 2 的倍数时，h & (length-1) 将是一个非常巧妙的设计：假设 h=5,length=16, 那么 h & length - 1 将得到 5；如果 h=6,length=16, 那么 h & length - 1 将得到 6 ……如果 h=15,length=16, 那么 h & length - 1 将得到 15；但是当 h=16 时 , length=16 时，那么 h & length - 1 将得到 0 了；当 h=17 时 , length=16 时，那么 h & length - 1 将得到 1 了……这样保证计算得到的索引值总是位于 table 数组的索引之内。

根据上面 put 方法的源代码可以看出，当程序试图将一个 key-value 对放入 HashMap 中时，程序首先根据该 key 的 hashCode() 返回值决定该 Entry 的存储位置：如果两个 Entry 的 key 的 hashCode() 返回值相同，那它们的存储位置相同。如果这两个 Entry 的 key 通过 equals 比较返回 true，新添加 Entry 的 value 将覆盖集合中原有 Entry 的 value，但 key 不会覆盖。如果这两个 Entry 的 key 通过 equals 比较返回 false，新添加的 Entry 将与集合中原有 Entry 形成 Entry 链，而且新添加的 Entry 位于 Entry 链的头部——具体说明继续看 addEntry() 方法的说明。

当向 HashMap 中添加 key-value 对，由其 key 的 hashCode() 返回值决定该 key-value 对（就是 Entry 对象）的存储位置。当两个 Entry 对象的 key 的 hashCode() 返回值相同时，将由 key 通过 eqauls() 比较值决定是采用覆盖行为（返回 true），还是产生 Entry 链（返回 false）。

上面程序中还调用了 addEntry(hash, key, value, i); 代码，其中 addEntry 是 HashMap 提供的一个包访问权限的方法，该方法仅用于添加一个 key-value 对。下面是该方法的代码：

Java代码
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex)
{
// 获取指定 bucketIndex 索引处的 Entry
Entry<K,V> e = table[bucketIndex]; // ①
// 将新创建的 Entry 放入 bucketIndex 索引处，并让新的 Entry 指向原来的 Entry
table[bucketIndex] = new Entry<K,V>(hash, key, value, e);
// 如果 Map 中的 key-value 对的数量超过了极限
if (size++ >= threshold)
// 把 table 对象的长度扩充到 2 倍。
resize(2 * table.length); // ②
}

上面方法的代码很简单，但其中包含了一个非常优雅的设计：系统总是将新添加的 Entry 对象放入 table 数组的 bucketIndex 索引处——如果 bucketIndex 索引处已经有了一个 Entry 对象，那新添加的 Entry 对象指向原有的 Entry 对象（产生一个 Entry 链），如果 bucketIndex 索引处没有 Entry 对象，也就是上面程序①号代码的 e 变量是 null，也就是新放入的 Entry 对象指向 null，也就是没有产生 Entry 链。

JDK 源码

在 JDK 安装目录下可以找到一个 src.zip 压缩文件，该文件里包含了 Java 基础类库的所有源文件。只要读者有学习兴趣，随时可以打开这份压缩文件来阅读 Java 类库的源代码，这对提高读者的编程能力是非常有帮助的。需要指出的是：src.zip 中包含的源代码并没有包含像上文中的中文注释，这些注释是笔者自己添加进去的。

Hash 算法的性能选项

根据上面代码可以看出，在同一个 bucket 存储 Entry 链的情况下，新放入的 Entry 总是位于 bucket 中，而最早放入该 bucket 中的 Entry 则位于这个 Entry 链的最末端。

上面程序中还有这样两个变量：

* size：该变量保存了该 HashMap 中所包含的 key-value 对的数量。
* threshold：该变量包含了 HashMap 能容纳的 key-value 对的极限，它的值等于 HashMap 的容量乘以负载因子（load factor）。

从上面程序中②号代码可以看出，当 size++ >= threshold 时，HashMap 会自动调用 resize 方法扩充 HashMap 的容量。每扩充一次，HashMap 的容量就增大一倍。

上面程序中使用的 table 其实就是一个普通数组，每个数组都有一个固定的长度，这个数组的长度就是 HashMap 的容量。HashMap 包含如下几个构造器：

* HashMap()：构建一个初始容量为 16，负载因子为 0.75 的 HashMap。
* HashMap(int initialCapacity)：构建一个初始容量为 initialCapacity，负载因子为 0.75 的 HashMap。
* HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)：以指定初始容量、指定的负载因子创建一个 HashMap。

当创建一个 HashMap 时，系统会自动创建一个 table 数组来保存 HashMap 中的 Entry，下面是 HashMap 中一个构造器的代码：

Java代码
// 以指定初始化容量、负载因子创建 HashMap
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)
{
// 初始容量不能为负数
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException(
"Illegal initial capacity: " +
initialCapacity);
// 如果初始容量大于最大容量，让出示容量
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
// 负载因子必须大于 0 的数值
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException(
loadFactor);
// 计算出大于 initialCapacity 的最小的 2 的 n 次方值。
int capacity = 1;
while (capacity < initialCapacity)
capacity <<= 1;
this.loadFactor = loadFactor;
// 设置容量极限等于容量 * 负载因子
threshold = (int)(capacity * loadFactor);
// 初始化 table 数组
table = new Entry[capacity]; // ①
init();
}

上面代码中粗体字代码包含了一个简洁的代码实现：找出大于 initialCapacity 的、最小的 2 的 n 次方值，并将其作为 HashMap 的实际容量（由 capacity 变量保存）。例如给定 initialCapacity 为 10，那么该 HashMap 的实际容量就是 16。
程序①号代码处可以看到：table 的实质就是一个数组，一个长度为 capacity 的数组。

对于 HashMap 及其子类而言，它们采用 Hash 算法来决定集合中元素的存储位置。当系统开始初始化 HashMap 时，系统会创建一个长度为 capacity 的 Entry 数组，这个数组里可以存储元素的位置被称为“桶（bucket）”，每个 bucket 都有其指定索引，系统可以根据其索引快速访问该 bucket 里存储的元素。

无论何时，HashMap 的每个“桶”只存储一个元素（也就是一个 Entry），由于 Entry 对象可以包含一个引用变量（就是 Entry 构造器的的最后一个参数）用于指向下一个 Entry，因此可能出现的情况是：HashMap 的 bucket 中只有一个 Entry，但这个 Entry 指向另一个 Entry ——这就形成了一个 Entry 链。如图 1 所示：

图 1. HashMap 的存储示意

HashMap 的读取实现

当 HashMap 的每个 bucket 里存储的 Entry 只是单个 Entry ——也就是没有通过指针产生 Entry 链时，此时的 HashMap 具有最好的性能：当程序通过 key 取出对应 value 时，系统只要先计算出该 key 的 hashCode() 返回值，在根据该 hashCode 返回值找出该 key 在 table 数组中的索引，然后取出该索引处的 Entry，最后返回该 key 对应的 value 即可。看 HashMap 类的 get(K key) 方法代码：

Java代码
public V get(Object key)
{
// 如果 key 是 null，调用 getForNullKey 取出对应的 value
if (key == null)
return getForNullKey();
// 根据该 key 的 hashCode 值计算它的 hash 码
int hash = hash(key.hashCode());
// 直接取出 table 数组中指定索引处的值，
for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)];
e != null;
// 搜索该 Entry 链的下一个 Entr
e = e.next) // ①
{
Object k;
// 如果该 Entry 的 key 与被搜索 key 相同
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key
|| key.equals(k)))
return e.value;
}
return null;
}

从上面代码中可以看出，如果 HashMap 的每个 bucket 里只有一个 Entry 时，HashMap 可以根据索引、快速地取出该 bucket 里的 Entry；在发生“Hash 冲突”的情况下，单个 bucket 里存储的不是一个 Entry，而是一个 Entry 链，系统只能必须按顺序遍历每个 Entry，直到找到想搜索的 Entry 为止——如果恰好要搜索的 Entry 位于该 Entry 链的最末端（该 Entry 是最早放入该 bucket 中），那系统必须循环到最后才能找到该元素。

归纳起来简单地说，HashMap 在底层将 key-value 当成一个整体进行处理，这个整体就是一个 Entry 对象。HashMap 底层采用一个 Entry[] 数组来保存所有的 key-value 对，当需要存储一个 Entry 对象时，会根据 Hash 算法来决定其存储位置；当需要取出一个 Entry 时，也会根据 Hash 算法找到其存储位置，直接取出该 Entry。由此可见：HashMap 之所以能快速存、取它所包含的 Entry，完全类似于现实生活中母亲从小教我们的：不同的东西要放在不同的位置，需要时才能快速找到它。

当创建 HashMap 时，有一个默认的负载因子（load factor），其默认值为 0.75，这是时间和空间成本上一种折衷：增大负载因子可以减少 Hash 表（就是那个 Entry 数组）所占用的内存空间，但会增加查询数据的时间开销，而查询是最频繁的的操作（HashMap 的 get() 与 put() 方法都要用到查询）；减小负载因子会提高数据查询的性能，但会增加 Hash 表所占用的内存空间。

掌握了上面知识之后，我们可以在创建 HashMap 时根据实际需要适当地调整 load factor 的值；如果程序比较关心空间开销、内存比较紧张，可以适当地增加负载因子；如果程序比较关心时间开销，内存比较宽裕则可以适当的减少负载因子。通常情况下，程序员无需改变负载因子的值。

如果开始就知道 HashMap 会保存多个 key-value 对，可以在创建时就使用较大的初始化容量，如果 HashMap 中 Entry 的数量一直不会超过极限容量（capacity * load factor），HashMap 就无需调用 resize() 方法重新分配 table 数组，从而保证较好的性能。当然，开始就将初始容量设置太高可能会浪费空间（系统需要创建一个长度为 capacity 的 Entry 数组），因此创建 HashMap 时初始化容量设置也需要小心对待。