Equals && HashCode 算法解析

本文通过直观的表格展示,详细解释了哈希码的生成原理及哈希表的工作机制,揭示了哈希码与哈希表中元素存储的关系,并强调了哈希码与equals之间的联系与区别。

关于equals和hashcode的讲解已经有很多文章了 ,但我觉得大都空泛,套用,不能使人看了能懂,我决定结合自己的理解,画一个样图,说明下hashcode的原理和算法,希望能帮助大家对这个烦人的理论有个真正的理解。

0 1 2

012
567
101112

上面这表格表示通过hash算法后,数据的分区存储,画的有点差,不过能表达意思了。

假设该hash算法是对5取余,则0,5,10会存在hashcode为0的区域内;

1,6,11则会存储在hashcode为1的区域内;

2,7,12则会存储在hashcode为2的区域内;

故而到此,就可以理解那句如果equals相等,则hashcode一定相等!

假如我们是向hashset中存储一个新的数,这时会先计算他的hashcode,看该hashcode是否存在,如果存在,再将该数与已经存在该hashcode中的数们一一比较,如果相等,在hashset中是不进去的。

hashcode相等,equals不一定相等,因为同一个hashcode对应的区域存储着很多数,能都相等么?

是不是感觉原来深奥的原理也能理解这么简单,嘻嘻。。

<author>何泽江</author>

<version>凯捷国际inc.</version>

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值