효율적인 수집 성능을 위한 최적의 hashCode() 구현은 무엇입니까?

컬렉션에 대한 최적의 hashCode 구현 평가

프로그래밍에서 hashCode() 메서드는 객체 분포를 결정하는 데 중요한 역할을 합니다. 콘텐츠를 기반으로 수집합니다. 효율적인 조회 및 저장을 보장하려면 이 방법에 대한 최적의 구현을 선택하는 것이 중요합니다.

구현 결정에 영향을 미치는 요소

hashCode() 방법의 가장 좋은 구현은 다음과 같습니다. 특정 사용 패턴과 컬렉션에 있는 개체의 특성에 따라 달라집니다. 최적의 전략은 데이터 유형, 분포, 충돌 가능성에 따라 달라집니다.

Effective Java의 권장 사항

Josh Bloch의 "Effective Java"(2판)에서는 제안합니다. 다양한 사용 사례에 효과적인 것으로 입증된 다목적 구현입니다. 다음은 권장 접근 방식의 요약 버전입니다.

1. 결과 변수 초기화: 결과 변수에 0이 아닌 정수 값을 할당합니다.

2. 개별 필드의 해시 코드 계산: equals() 메서드에서 비교되는 각 필드에 대해 다음을 결정합니다. 다양한 데이터 유형에 대한 특정 계산을 사용하는 해시 코드(c):

   • 부울: (f ? 0 : 1)
   • 기본 데이터 유형(byte, char, short, int) : (int)f
   • 롱: (int)(f ^ (f >>> 32))
   • Float: Float.floatToIntBits(f)
   • Double: Long
   • Object처럼 Double.doubleToLongBits(f)를 사용하여 계산: hashCode()를 호출하거나 사용 f가 null인 경우 0
   • 배열: 재귀적으로 해시를 계산합니다. 배열 요소 코드
3. 해시 값 결합: 결과에 37을 곱하고 c를 더합니다: 결과 = 37 * 결과 c
4. 반환 결합된 결과: 최종 해시 반환 value.

결론

앞서 언급한 구현은 대부분의 실제 시나리오에서 해시 값의 강력한 배포를 제공합니다. 그러나 최적의 hashCode() 구현 선택은 특정 컬렉션 사용 컨텍스트와 객체 특성을 주의 깊게 평가하여 이루어져야 한다는 점은 주목할 가치가 있습니다.

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