JAVA基础(一)equals和==和hashCode

本文探讨了JAVA中equals方法和hashCode方法的工作原理及其重要性。深入解析了这两个方法如何影响对象的比较与散列计算,尤其是在集合类如HashSet中的应用。此外,还对比了'=='操作符与equals方法的区别,以及它们在对象引用与内容比较中的不同作用。
JAVA基础(一)equals和==和hashCode

根据网上内容摘录

堆(heap)和栈(stack)的区别
堆存储: heapstorage 堆存储分配: heapstorage allocation 堆存储管理: heap storage management
栈编址: stack addressing 栈变换:stack transformation 栈存储器:stack memory 栈单元: stack cell

Heap(堆) Stack(栈)
JVM中的功能 内存数据区 内存指令区
存储数据 对象实例(1) 基本数据类型, 指令代码,常量,对象的引用地址(2)

(1).
保存对象实例,实际上是保存对象实例的属性值,属性的类型和对象本身的类型标记等,并不保存对象的方法(方法是指令,保存在stack中)。

对象实例在heap中分配好以后,需要在stack中保存一个4字节的heap内存地址,用来定位该对象实例在heap中的位置,便于找到该对象实例

(2).
基本数据类型包括byte、int、char、long、float、double、boolean和short。函数方法属于指令.

JAVA中的== equals hashcode问题
1. '=='是用来比较两个变量(基本类型和对象类型)的值是否相等的, 如果两个变量是基本类型的,那很容易,直接比较值就可以了。如果两个变量是对象类型的,那么它还是比较值,只是它比较的是这两个对象在栈中的引用(即地址)。
对象是放在堆中的,栈中存放的是对象的引用(地址)。由此可见'=='是对栈中的值进行比较的。如果要比较堆中对象的内容是否相同,那么就要重写equals方法了。

2. Object类中的equals方法就是用'=='来比较的,所以如果没有重写equals方法,equals和==是等价的。
通常我们会重写equals方法,让equals比较两个对象的内容,而不是比较对象的引用(地址)因为往往我们觉得比较对象的内容是否相同比比较对象的引用(地址)更有意义。

3. Object类中的hashCode是返回对象在内存中地址转换成的一个int值(可以就当做地址看)。所以如果没有重写hashCode方法,任何对象的hashCode都是不相等的。通常在集合类的时候需要重写hashCode方法和equals方法,因为如果需要给集合类(比如:HashSet)添加对象,那么在添加之前需要查看给集合里是否已经有了该对象,比较好的方式就是用hashCode

4. 注意的是String、Integer、Boolean、Double等这些类都重写了equals和hashCode方法,这两个方法是根据对象的内容来比较和计算hashCode的。(详细可以查看jdk下的String.java源代码),所以只要对象的基本类型值相同,那么hashcode就一定相同。

5. equals()相等的两个对象,hashcode()一般是相等的,最好在重写equals()方法时,重写hashcode()方法; equals()不相等的两个对象,却并不能证明他们的hashcode()不相等。换句话说,equals()方法不相等的两个对象,hashcode()有可能相等。 反过来:hashcode()不等,一定能推出equals()也不等;hashcode()相等,equals()可能相等,也可能不等。在object类中,hashcode()方法是本地方法,返回的是对象的引用(地址值),而object类中的equals()方法比较的也是两个对象的引用(地址值),如果equals()相等,说明两个对象地址值也相等,当然hashcode()也就相等了。
以下是测试代码。
《Effective Java》中也提到重写equal方法,规范性地也需要重写hashCode()。

重写该方法,影响m1.equals(m2)
public boolean equals(Object o){
return true;
}

重写该方法,影响m1.hashCode()和m2.hashCode()的输出
public int hashCode(){
return 111;
}

另外,当hashCode不等的时候,向HashMap中存放值
Map map = new HashMap();
map.put(m1, m1);
map.put(m2, m2);
System.out.println(map.size());
System.out.println(map.containsKey(m1));
System.out.println(map.containsKey(m2));
会放入2个,就算equals是true
如果hashCode相等,会存放入1个:)
内容概要:本文提出了种基于融合鱼鹰算法柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进步验证模型泛化能力。
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