主流的hash算法概述及在JDK Map中的应用

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#hash #Map

本文介绍了哈希算法在Java Map中的应用，探讨了除余法、MAD法、数字分析法和随机数法等主流哈希算法，并讨论了哈希碰撞的解决方案，如封闭定址法和开放定址法。同时，详细解析了HashMap、HashTable和ConcurrentHashMap的哈希策略，包括JDK8中对HashMap的改进，如链表转红黑树以优化性能。
hash算法的应用场景

Java中的Map实际是一个“散列表”的数据结构，散列表是逻辑上由一系列可存放词条(或其引用)的单元组成，故这些单元也称作桶(bucket) —— 一般都使用线性表来实现。

一组词条在散列表内部的具体分布，取决于所谓的散列(hashing)方案：事先在词条与桶地址之间约定的某种映射关系，可描述为从关键码空间到桶数组地址空间的函数: hash() 。

这里的hash()称作散列函数(hash function)。反过来，hash(key)也称作key的散列地
址(hashing address)，亦即与关键码key相对应的桶在散列表中的位置。

所有散列函数都有如下一个基本特性：根据同一散列函数计算出的散列值如果不同，那么输入值肯定也不同。但是，根据同一散列函数计算出的散列值如果相同，输入值不一定相同。对于java而言即如果 hashcode方法返回相同，equals方法不一样返回相同。但equals方法返回相同，则hashcode必须相同。

最佳的情况是充分利用有限的散列表空间，即散列函数最好是满射(定义域R与散列表的单元一一对应)。

当然，因定义域规模R远远大于散列表空间规模，散列函数不可能是单射。这就意味着，关键码不同的词条被映射到同一散列地址的情况称作散列冲突(collision)。

主流的hash算法有如下：

除余法：
将散列表长度M取作为素数(只有为素数才能让其分布更加均匀http://zhaox.github.io/algorithm/2015/06/29/hash)，并将关键码key映射至key关于M整除的余数: hash(key) = key % M

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equals()方法和hashCode()方法在jdk库中的经典应用
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