equals() & hashCode()为什么有时需要重写

本文详细解释了hashCode方法的重要性及其实现原理,并探讨了在何种情况下需要重写此方法。同时,文章通过实例展示了hashCode与equals方法之间的联系,强调了在特定场景下两者都需要被重写的必要性。
翻阅一些资料后:
[b]段落1:[/b]
为什么要重写hashCode()方法呢,主要是为了return 我们想要的hashCode值,这些值是整型。
首先看看原始的Object类中的hashCode():
public native int hashCode();

看看对这个方法的描述:
As much as is reasonably practical, the hashCode method defined by class Object does return distinct integers for distinct objects. (This is typically implemented by converting the internal address of the object into an integer, but this implementation technique is not required by the Java TM programming language.)

hashCode是用来区别对象和对象用的,hashCode是int 值, 它对应这个对象在内存中的地址。

public class Employee {	
private int id;

public Employee(int id){
this.id = id;
}

public static void main(String[] args){
Employee emp1 = new Employee(11);
Employee emp2 = new Employee(12);

System.out.println(emp1.hashCode());
System.out.println(emp2.hashCode());
}
}


输出结果是:
3526198
7699183

[b]段落2:[/b]
重写hashCode()后:
public class Employee {	
private int id;

public Employee(int id){
this.id = id;
}

public int hashCode(){
return id;
}

public static void main(String[] args){
Employee emp1 = new Employee(11);
Employee emp2 = new Employee(12);

System.out.println(emp1.hashCode());
System.out.println(emp2.hashCode());
}
}

输出:
11
12

[color=red]Q[/color]:什么时候我们需要重写hashCode()方法?
[color=green]A[/color]:需要用该对象的hashCode值来区分对象的时候。比如将这些对象作为elements放入HashSet中,或者将这些对象存放作HashMap、Hashtable的Key值的时候。 还有补充吗?
而且,在重写hashCode()方法的同时,必须重写equals()方法,为什么?请看下面例子

只重写hashCode()的情况:
public class Employee {	
private int id;

public Employee(int id){
this.id = id;
}

public int hashCode(){
return id;
}
}
public class EmpTester {
public static void main(String[] args){
Employee emp1 = new Employee(11);
Employee emp2 = new Employee(12);
Employee emp3 = new Employee(13);

HashSet<Employee> hs = new HashSet<Employee>();

hs.add(emp1);
hs.add(emp2);
hs.add(emp3);

System.out.println(hs.size());
System.out.println(hs.contains(new Employee(11)));
System.out.println(hs.remove(new Employee(12)));
System.out.println(hs.size());
}
}

尽管两个Employee对象的hashCode是相同的,但因为没有重写equals()方法,结果是……
[color=green]3
false
false
3[/color]


equals() & hashCode()都重写的情况:

public class Employee {
private int id;

public Employee(int id){
this.id = id;
}

public int hashCode(){
return id;
}

public boolean equals(Object obj){
if(this == obj)
return true;
if(obj instanceof Employee){
Employee emp = (Employee)obj;
if(emp.id == id){
return true;
}else
return false;
}else
return false;
}
}

public class EmpTester {
public static void main(String[] args){
Employee emp1 = new Employee(11);
Employee emp2 = new Employee(12);
Employee emp3 = new Employee(13);

HashSet<Employee> hs = new HashSet<Employee>();

hs.add(emp1);
hs.add(emp2);
hs.add(emp3);

System.out.println(hs.size());
System.out.println(hs.contains(new Employee(11)));
System.out.println(hs.remove(new Employee(12)));
System.out.println(hs.size());
}
}

结果是:
[color=green]3
true
true
2[/color]


差不多了
具体请参考:
[url]http://www.javaworld.com/community/?q=node/1006[/url]
[url]http://www.javaworld.com/javaworld/jw-01-1999/jw-01-object.html?page=1[/url]
【多种改进粒子群算法进行比较】基于启发式算法的深度神经网络卸载策略研究【边缘计算】(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕&ldquo;基于多种改进粒子群算法比较的深度神经网络卸载策略研究&rdquo;展开,聚焦于边缘计算环境下的计算任务卸载优化问题。通过引入多种改进的粒子群优化(PSO)算法,并与其他启发式算法进行对比,旨在提升深度神经网络模型在资源受限边缘设备上的推理效率与系统性能。文中详细阐述了算法设计、模型构建、优化目标(如延迟、能耗、计算负载均衡)以及在Matlab平台上的代码实现过程,提供了完整的仿真验证与结果分析,展示了不同算法在卸载决策中的表现差异。; 适合人群:具备一定编程基础和优化算法知识,从事边缘计算、人工智能部署、智能优化等相关领域的科研人员及研究生;熟悉Matlab仿真工具的开发者。; 使用场景及目标:①研究边缘计算环境中深度学习模型的任务卸载机制;②对比分析多种改进粒子群算法在复杂优化问题中的性能优劣;③为实际系统中低延迟、高能效的AI推理部署提供算法选型与实现参考; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法实现细节与参数设置,通过复现仿真结果深入理解不同启发式算法在卸载策略中的适用性与局限性,同时可拓展至其他智能优化算法的对比研究。
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