Хэшкод: Хэш-код объекта, hashCode

Заблуждения о HashCode

• Уникальность: Некоторые люди пытаются использовать HashCodes в качестве уникальных идентификаторов. Ты не могу рассчитывать на уникальность хэш-кодов. Они так, как их правильно используют, это не вызывает серьезных проблем.
• Плотность: некоторые люди беспокоятся о том, что хэш-коды выходят в некоторых узкая полоса чисел.Так как они используются, они урезаются до размера на принимая модуль относительно некоторого простого числа или отбрасывая старшие биты, поэтому Бессысленно.
• Отрицательные хэш-коды: вы можете безопасно обрабатывать хэш-коды как неподписанные или подписанные, когда вычисляя их. Вам не нужно прилагать особых усилий, чтобы сохранить их положительный.

String.hashCode Реализация

Object.hashCode Реализация

Близнецы-Близнецы: равно и hashCode

Хэш-код по умолчанию просто использует адрес Объект и значение по умолчанию равно метод просто сравнивает адреса. Если вы переопределите один из этих двух методов, вы должны перекрыть другой, чтобы соответствовать. Правила такие:

• Это нормально, неизбежно, но нежелательно, если два объекта, которые не сравниваются, имеют одинаковый хэш-код.
• Два объекта, которые сравнивают равные, должны иметь одинаковые хэш-код.

Итак, если у вас был фруктовый объект со вкусом и цветовым полем, и вы решили, что любые два объекта с одинаковыми были бы для всех намерений и целей одинаковыми, вы бы определите свои методы equals и hashCode следующим образом:

Как правило, каждый раз, когда вы используете объект в качестве ключа на карте или наборе (например, Hashtable, HashMap, HashSet, TreeMap и т. Д.) Вы должны переопределите и equals, и hashCode таким образом, чтобы они включали то же самое и все поля логического ключа.оператор. Чтобы создать хеш для всех элементов array, вы можете искоренить все значения вместе. Результат не зависит от порядка. Если вы хотите, чтобы порядок имел значение, используйте функцию дайджеста. xor также имеет странный характер: если у вас есть пара идентичных хэш-кодов, объединенных вместе, как если бы их там не было. Когда ты ожидаете дубликатов, вы можете использовать другую технику комбинирования.

XOR имеет следующий приятный недвижимость:

• Не зависит от порядка вычисления.
• Не тратит бит. Если вы измените хоть немного в одном из компонентов окончательное значение изменится.
• Быстро, за один цикл даже на самом примитивном компьютере.
• Сохраняет равномерное распределение. Если две части, которые вы объединяете, одинаково распределена так будет комбинация. Другими словами, он не склонен свернуть диапазон дайджеста в более узкую полосу.

• Идентичные пары компонентов обрабатываются так, как если бы их там не было.A. Если порядок имеет значение, вам нужен какой-то контрольная сумма / дайджест, например Adlerian. XOR не подходит для вычисления хэш-кода для списка, который зависит от порядка элементов как части его личность.
• Если значения, которые должны быть объединены, имеют ширину только 8 бит, будет фактически только 8 бит в xored результат. Напротив, умножение на простое и сложение приведет к зашифровыванию всего 32 бита результата, что дает гораздо более широкий диапазон возможные значения, следовательно, большая вероятность того, что каждый хэш-код будет уникальным для одного Объект.Другими словами, он имеет тенденцию расширять диапазон дайджест в максимально широкий диапазон (32 бита).
• XOR довольно легко ухудшается из-за шаблонов в данных. Если вы не получаете равномерного распределения, это может платите за более высокий механизм скремблирования накладных расходов, такой как Aldlerian, CRC или даже MD5 или SHA1.
• Если вы XOR несколько небольших количеств, результат все равно будет небольшое количество. Он не использует старшие биты для дополнительной изменчивости если вы не сделаете какое-то переключение.

o1.string1 = "яблоко";
o1.string2 = "оранжевый";

o2.string1 = "оранжевый";
o2.string2 = "яблоко"; 

Вот как написать хэш-код для объединения полей:

Вот примерно как String.hashCode работает

Вот алгоритм быстрого хеширования, который вы можете применить к байтам, коротким, символам, целым числам, массивам. и Т. Д.Я использовал ассемблерную версию

Вот простой xor-хеш всех байтов. Недостатком является результат всего 8 бит.

подсказок

• Не беспокойтесь о написании идеального хэш-кода. Тест ваш код, чтобы увидеть, является ли поиск узким местом, прежде чем слишком много суетиться.
• Легко придумать множество методов hashCode и еще больше их протестировать. быстрее, чем вы можете математически проанализировать компромиссы.
• Если вы пишете Collection , в котором используется hashCode, выполните стресс-тест с помощью метода HashCode, который всегда возвращает 0.
• Если у вас есть дорогостоящий расчет хэш-кода, подумайте о кешировании результата.
• Важная вещь о хэш-коде для HashMap заключается в том, что в младшие бита порядка.биты высокого порядка на биты более низкого порядка.

Когда вам нужен пользовательский эквивалент и hashCode?

Если вы заранее знаете значения ключей, можно создать функцию hashCode, не имеющую коллизий.

Уловка одним ключом

Напротив, с HashMap у вас больше свободы. Ваш Объекты не должны реализовывать полезные hashCode / equals, но используются любые используемые вами ключи. Поскольку вы можете определить разные hashCode / equals для разных типов ключ, вы можете иметь несколько HashMap в одной группе Объекты ищут по разным ключам.

• Массивы являются объектами и используют хромой объект. хэш-код.Чтобы получить правильный hashCode, основанный на значениях в массиве, вы нужны массивы. хэш-код.
• Метод упаковки для создания хэш-кодов не будет работать с HashMap, потому что HashMap отбрасывает старшие биты хэш-кода.

Дополнительные сведения

Java HashCode в TSQL

Метод Java HashCode используется для определения уникальности или сходства строк. Несмотря на то, что он реализован на Java, создание аналогичной или адаптированной версии этого метода может дать множество преимуществ.

Введение

Определение уникальности или сходства между строками часто важно как в коде приложения, так и в сценариях базы данных. Хотя SQL Server имеет множество встроенных функций, которые можно использовать для генерации хеш-значений или контрольных сумм, иногда возникает необходимость в использовании определенного алгоритма, аналогичного тому, который используется в коде.

Эта статья отражает потребность, которая неожиданно возникла, когда было желание проверить значения Java HashCode для многих элементов в списке и управлять этими результатами в SQL Server. Для рассматриваемого приложения это повысит эффективность кода, разрешив сравнения на основе наборов, а не код, вытягивающий строки пакетами (или по одной).

Мы создадим с нуля TSQL-версию HashCode, объяснив каждый компонент, как он работает, и предоставим несколько демонстраций, показывающих, как создавать и использовать его в любой среде SQL Server.

Почему хеширование?

Есть много разных причин, по которым мы были бы заинтересованы в хешировании данных, независимо от того, используем ли мы HashCode или какой-либо другой алгоритм.

Основное использование хеширования — это организация и размещение данных. Данные могут быть отображены в набор хэш-сегментов, где мы можем контролировать количество и размер этих сегментов. Когда нам нужно найти значение или набор значений позже, мы можем сократить наш поиск только до тех, которые имеют похожий хэш.

Хеширование очень эффективно для описания сходства или различий между значениями данных. Одинаковые хэши указывают на идентичные или очень похожие значения, тогда как разные хэши указывают на уникальные значения.

Хеширование также можно использовать для проверки того, был ли элемент данных успешно передан по сети или между машинами. Хотя контрольная сумма очень эффективна для этой цели, может быть полезно настроить хеш специально для нужд конкретного приложения.

Еще одно использование хеширования — индексирование зашифрованных данных (при необходимости). Взяв хэш незашифрованного значения перед шифрованием, мы можем создать столбец, который можно индексировать и искать, когда требуется дешифрование. Это позволяет нам значительно сократить пространство поиска от просмотра таблицы до поиска по индексу, при котором результирующее количество строк для чтения будет небольшим.

Подробная информация о HashCode

Цель любой хеш-функции — максимально равномерно отобразить данные в соответствующие сегменты в целевом типе данных.С математической точки зрения, есть много способов сделать это, большинство из которых включает в себя суммы, произведения, полномочия или деление каждого символа задействованных данных. В этих вычислениях часто используются простые числа, чтобы обеспечить максимальную уникальность каждого вычисления.

Наша конечная цель — вернуть хэш любой строки или набора строк, переданных в метод HashCode. Сам метод основан на математической формуле, которая суммирует хэши для каждого символа в строке:

Где:
STR: входная строка
n: количество символов в строке
i: текущий символ в строке
31: произвольное простое число.

Произвольное простое число помогает гарантировать, что мы покрываем поле чисел, достаточно большое, чтобы охватить строки заданной длины. Строки большего размера требуют больших вычислений. В результате размер результата хеширования, будь то вычисление SMALLINT, INT, BIGINT или DECIMAL, может определяться сложностью строки. Для демонстрации мы будем использовать 31 в качестве простого числа и INT для результатов хеширования, что идентично функции HashCode, которая в настоящее время реализована в Java.

Для любого применения этой функции к относительно небольшим строкам этого будет более чем достаточно. Если вы хотели запустить хэши для столбцов VARCHAR (MAX), больших объемов строк или некоторой комбинации этих 2, то вы можете рассмотреть возможность использования DECIMAL, чтобы получить еще больше цифр. Непонятно, почему мы хотели бы хэшировать полный текст больших комментариев, описаний или текста, но если есть необходимость, мы можем настроить наши скрипты, чтобы они соответствовали требованиям.

Возникает очевидный вопрос: что происходит, когда наши суммы превышают границы типа данных, используемых для результатов? В этом сценарии результат сводится вверх или вниз на половину диапазона нашего типа данных.Это сохраняет все биты в нашем хэше, удаляя ведущий лишний бит. Ниже мы рассмотрим несколько примеров, чтобы увидеть, как это работает.

Если мы хотим вычислить HashCode для нескольких строк, результатом будет сумма HashCodes для всех строк, вычисленная независимо. Как и в случае с суммированием, выполненным выше, если мы суммируем несколько значений HashCode и переполняем наш тип выходных данных, то мы инвертируем результат и удаляем ведущий бит, чтобы «перевернуть» и продолжить суммирование эффективно и предсказуемо.Поскольку каждая строка рассчитывается отдельно, порядок отдельных строк не имеет значения при определении значений HashCode.

Уникальность

Важное замечание о хэш-функциях в целом заключается в том, что они не гарантируют уникальности! Два идентичных объекта будут генерировать один и тот же хэш каждый раз при вычислении, но два неравных объекта могут иметь один и тот же хэш-код. Точно так же два объекта с одним и тем же хешем могут фактически отличаться, хотя они могут быть очень похожи друг на друга.

Количество возможных строк, которые существуют с комбинациями любых символов, всегда будет намного больше, чем INT или BIGINT, если на то пошло. Для большинства приложений HashCode обеспечивает более чем достаточную уникальность и идентификационную ценность, но важно отметить, что он не гарантирует уникальности.

В рамках данного приложения дублирование, как правило, будет минимальным, но стоит отметить, что это не невозможно математически, и уникальность не гарантируется.

Например, рассмотрим значения HashCode для «Aa» и «BB»:
Ниже приведены значения ASCII для указанных выше символов:
А: 65 А: 97 А: 66

Следовательно, расчеты для этих строк будут такими:
Aa = 65 * 31 ^2-1-0 + 97 * 31 ^2-1-1 = 2,015 + 97 = 2,112.
BB = 66 * 31 ^2-1-0 + 66 * 31 ^2-1-1 = 2,015 + 97 = 2,112.

В результате очень короткие строки с гораздо большей вероятностью приведут к дублированию. Кроме того, строки с очень ограниченным набором символов также будут чаще приводить к дублированию. Если вы используете алгоритм хеширования, подобный этому, для сравнения очень коротких или неразличимых строк, рассмотрите также возможность выполнения проверки равенства для проверки фиктивного сценария, в котором две строки являются чрезмерно упрощенными по своей природе. В качестве бонуса стоимость сравнения двух простых строк будет относительно недорогой.

Подводя итог уникальности:

• Две идентичные строки или наборы строк приведут к одному и тому же HashCode.
• Несколько строк, представленных в разном порядке, будут давать один и тот же HashCode.
• Два идентичных хэш-кода могут представлять две разные строки, хотя это очень и очень маловероятно.
• Две разные строки могут привести к одному и тому же HashCode, хотя это очень и очень маловероятно.
• Чем больше анализируется разных строк, тем выше вероятность коллизии.

HashCode отлично подходит для сравнения строк, но никогда не должен использоваться в качестве ключа для точного определения уникальности, а также в качестве первичного или альтернативного ключа в таблице. В качестве альтернативы HashCode можно использовать для определения, похожи ли две разные строки или набор строк. Если хеши идентичны, значения могут быть дополнительно проанализированы по мере необходимости, а если они разные, мы можем двигаться дальше, зная, что они определенно не идентичны.

Пример результатов хеширования

Нашими входными данными для любых выполняемых нами тестов будут списки строк, разделенных запятыми. В этих примерах значение HashCode вычисляется для каждого элемента в списке, а затем эти значения складываются. Например, рассмотрим строку «Таблица, столбец, функция, хранимая процедура, индекс». Этот список содержит 5 элементов и будет разбит следующим образом:

HashCode («Таблица, столбец, функция, хранимая процедура, индекс») =
HashCode («Таблица») + HashCode («Столбец) + HashCode (» Функция) + HashCode («Хранимая процедура) + HashCode (» Индекс «) =
HashCode («Таблица») = 84 * 31 ^5-1-0 + 97 * 31 ^5-1-1 + 98 * 31 ^5-1-2 + 108 * 31 ^{5-1 -3} + 101 * 31 ^5-1-4 = 80 563 118
HashCode (‘Столбец) = 67 * 316 ^6-1-0 + 111 * 316 ^6-1-1 + 108 * 31 ^6-1-2 + 117 * 31 ^{6-1- 3} + 109 * 31 ^6-1-4 + 110 * 31 ^6-1-5 = 2,023,997,302
HashCode (‘Функция’) = 67 * 316 ^8-1-0 + 111 * 316 ^8-1-1 + 108 * 318 ^8-1-2 + 117 * 31 ^{8-1 -3} + 109 * 318 ^8-1-4 + 110 * 31 ^8-1-5 + 110 * 31 ^8-1-6 + 110 * 31 ^8-1-7 = 1,445,582,840
HashCode (‘Хранимая процедура’) = 67 * 316 ^16-1-0 + 111 * 316 ^16-1-1 + 108 * 318 ^16-1-2 + 117 * 31 ^{16- 1-3} + 109 * 318 ^16-1-4 + 110 * 31 ^16-1-5 + 110 * 31 ^16-1-6 + 110 * 31 ^16-1-7 + 67 * 316 ^16-1-8 + 111 * 316 ^16-1-9 + 108 * 318 ^16-1-10 + 117 * 31 ^16-1-11 + 109 * 318 ^{16-1 -12} + 110 * 31 ^16–1-13 + 110 * 31 ^16–1-14 + 110 * 31 ^16–1-15 = -1,281,122,736
HashCode (‘Индекс’) = 73 * 31 ^5-1-0 + 110 * 31 ^5-1-1 + 100 * 31 ^5-1-2 + 101 * 31 ^{5-1 -3} + 120 * 31 ^5-1-4 = 70 793 394

HashCode («Таблица, столбец, функция, хранимая процедура, индекс») = 2,339,813,918…
НО, поскольку это значение больше, чем границы INTEGER, нам нужно отсечь ведущую цифру следующим образом:

HashCode («Таблица, столбец, функция, хранимая процедура, индекс») = 2,339,813,918 — 2 ³² = -1,955,153,378.

Этот дополнительный бит арифметики позволяет нам гарантировать, что все результаты останутся в границах выбранного нами типа данных (INT). Если бы вместо этого мы использовали BIGINT, то нам нужно было бы принять меры к нашим результатам, когда они превысили границы от -2 ⁶³ до 2 ⁶³ — 1, и в этот момент мы бы добавили или вычли 2 ⁶⁴ , чтобы поддерживать наши результаты как допустимые значения BIGINT.

Создание хеш-кода в TSQL

Перед нами стоит задача создать функцию TSQL, которая сможет делать все это за нас, как точно, так и быстро.Для этого давайте разделим проблему на несколько более простых, дискретных шагов, каждый из которых мы можем составить отдельно, а затем снова собрать вместе, чтобы достичь наших целей:

1. Создайте или используйте метод анализа строк, разделенных запятыми.
2. Создайте функцию, которая принимает один список с разделителями, который будет анализироваться на отдельные строки для обработки.
3. Прокрутите каждую строку по очереди, чтобы вычислить значение HashCode для каждой отдельно.В этом цикле мы будем:
   1. Прокрутите каждый символ в этой строке.
   2. Получите значение ASCII для этого символа.
   3. Вычислите значение HashCode для этого кода ASCII.
   4. Добавьте к промежуточной сумме HashCode для этой строки
   5. Если HashCode этого больше, чем границы INT, вернитесь к этим границам.
   6. Добавьте результат к промежуточной сумме для всех хешируемых строк.
   7. Если общая сумма выходит за пределы INT, настройте так же, как мы делали выше.
4. Вернуть сумму HashCode из функции.

Есть много способов разобрать строку с разделителями. Не стесняйтесь ссылаться на предыдущую статью, в которой эта тема была подробно рассмотрена:
Эффективное создание и анализ строк с разделителями

Для простоты — и чтобы наш код оставался простым, мы будем использовать функцию STRING_SPLIT, которая по умолчанию включена во все версии SQL Server, начиная с 2016 года.Не стесняйтесь использовать любой другой метод разделения строк, который есть в вашем распоряжении, будь то в статье выше или собственное решение, которое вы используете в другом месте в своей схеме базы данных.

После этого мы можем объявить нашу функцию:

Вы можете спросить: «Почему функция возвращает BIGINT, если значение всегда должно быть INT? Для нашей работы ниже я решил использовать BIGINT для всех числовых типов данных.Это позволяет легко расширить результирующий набор в BIGINT вместо INT, лишь с небольшими изменениями лежащих в основе вычислений. Нам нужно использовать BIGINT, чтобы отслеживать промежуточные итоги внутри функции, поскольку они часто ненадолго выходят за границы целого числа, пока не будут скорректированы в конце каждого цикла. Использование BIGINT повсюду поддерживает согласованность всех наших переменных.

Чтобы начать нашу функцию, мы объявим множество переменных, которые будут использоваться в наших вычислениях, а также выполним разделение строк:

Таблица @Input_Strings будет использоваться для хранения набора строк, переданных в функцию, которые анализируются и вставляются с помощью STRING_SPLIT или любого другого любимого метода разделения списков.Остальные переменные будут использоваться для переменных цикла или в качестве заполнителей для подробностей о длине строк или выбранном простом числе (31). Покончив с этим, мы будем использовать CURSOR для циклического перебора каждой строки. Также можно использовать цикл WHILE с аналогичными результатами.

Определив цикл CURSOR, теперь мы можем перебирать каждую строку и вычислять HashCode каждой, по одному символу за раз:

Проверка @@ FETCH_STATUS позволяет нам продолжать цикл до тех пор, пока курсор не перестанет возвращать элементы из команды FETCH.Затем мы назначаем длину строки переменной и сбрасываем счетчик символов, который будет зацикливаться, пока мы не достигнем длины строки. @Java_Hashcode_Output сохранит текущие итоговые результаты для текущей строки, которые будут использоваться после завершения внутреннего цикла:

Цикл WHILE будет повторяться один раз для каждого символа в текущей проверяемой строке. @Current_Character вытягивает по одному символу за раз, когда мы проходим этот цикл. Затем мы переходим к определению значения ASCII символа, также сохраняя его в скалярной переменной (@Current_Character_Ascii_Value ).

Теперь мы выполняем важный расчет HashCode для этого символа, который умножает наш существующий вывод на наше простое число (31) и добавляет его к значению ASCII текущего символа. Затем мы вычисляем модуль (остаток) между этим результатом и 2 ³² .Операция модуля позволяет нам продолжать точные вычисления суммирования, не выходя более чем на одну степень двойки за пределы INT. Для более длинных струн это очень важно, чтобы наши вычисления не стали астрономически большими!

В каждом цикле мы продолжаем вычислять значение HashCode, используя существующее значение, а также переменные для данного символа. Наконец, мы увеличиваем @Character_Counter и продолжаем, пока не закончим с текущей строкой.

После каждого вычисления HashCode нам необходимо проверить, находятся ли результаты в пределах диапазона нашего типа выходных данных, в данном случае INTEGER. Следующий TSQL будет проверять и корректировать, если необходимо:

Первый оператор IF проверяет, превышает ли наш вывод HashCode 2 ³¹ , и в этом случае мы вычитаем 2 ³² из нашего результата, перемещая его на отрицательную территорию, но не за пределы INTEGER.Это эффективно удаляет ведущий бит из результата и сводит его на нет.

Второй оператор IF проверяет противоположное условие, когда выход HashCode меньше -2 ³¹ , и в этом случае мы добавляем 2 ³² из нашего результата, удаляя ведущий бит отрицательного числа и отрицая его.

Теперь мы рассчитали HashCode для первой строки в нашей последовательности! Если это была единственная строка, представленная во входном списке, то мы закончили, в противном случае мы перейдем к началу цикла и выполним наши вычисления для следующей строки.Чтобы сохранить текущее количество HashCodes для каждой строки, мы суммируем наш результат с переменной текущего итога, @Java_Hashcode_Output_Total :

Эти два расчета должны показаться вам очень знакомыми! Они почти идентичны тому, как мы сохранили наш результат HashCode для одной строки в диапазоне нашей выходной переменной.Если промежуточная сумма для всего нашего списка строк превышает границы INTEGER на положительной или отрицательной стороне диапазона, мы добавим или вычтем 2 ³² из результата, чтобы переместить его обратно в наш приемлемый набор результатов.

После вычисления строки, а также завершения промежуточного итога, мы можем извлечь следующую строку из нашего курсора и продолжить следующий расчет:

Вот и все — примерно 75 строк TSQL! Наиболее частая ошибка при попытке преобразовать алгоритм хеширования в TSQL — это обработка ситуаций переполнения, в которых результаты выходят за границы нашего типа выходных данных.В этом скрипте мы использовали тип данных INTEGER для обработки выходных результатов, что позволило получить 4 294 967 296 различных возможных значений результата. Целое число было выбрано, чтобы соответствовать поведению метода HashCode, как написано на Java, но его можно изменить, чтобы вместо этого использовать BIGINT, который предоставит 18 446 744 073 709 551 616 значений в допустимом диапазоне. Хотя может показаться сумасшедшим выписывать такие большие числа, но если бы уникальность была более важной, и мы хотели бы значительно больший диапазон результатов с меньшими шансами на коллизии, тогда большие значения предоставили бы этот дополнительный буфер против дублирования.

Если по какой-либо причине BIGINT все еще неадекватен, мы могли бы ввести тип DECIMAL, который позволяет получить результаты от -10 ³⁸ +1 до 10 ³⁸ -1. Если уникальность настолько важна, что абсурдно большие числа недостаточно хороши, тогда хеширование может быть неправильным способом управления вашими данными. Вместо этого может потребоваться сравнить данные как есть или зашифровать с использованием более сложного алгоритма, гарантирующего уникальность. Хеширование обеспечивает высокий уровень уникальности за счет очень недорогих вычислений, которые достаточно хороши для большинства обычных применений.

Вызвать нашу функцию HashCode так же просто, как включить ее в оператор SELECT:

Результат — один BIGINT (в пределах целого числа):

376744202

Как и любую функцию, мы можем использовать ее как часть набора результатов при выборе данных из таблицы.Как всегда, проверьте производительность на любых больших наборах данных, прежде чем переходить в производственную среду. Предполагая, что он прошел тест скорости, вы можете выполнить это с помощью запроса, подобного этому:

При желании эти значения затем могут быть суммированы или другие вычисления могут быть выполнены на основе результатов.

Заключение

Хеширование — это полезный и недорогой способ скрыть, индексировать или сгруппировать результаты в удобные подразделения. HashCode — это общий и простой алгоритм, используемый Java на многих платформах, который при желании может быть переведен на TSQL и использован в нем. Это позволяет нам гарантировать идентичные результаты между сценариями TSQL и кодом приложения.

К этой статье прилагается полный сценарий, который мы создали выше. Не стесняйтесь загружать, повторно использовать и настраивать этот сценарий по мере необходимости.Хотя этот подход очень итеративен, тот факт, что мы работаем со скалярными переменными, позволяет ему работать хорошо, даже если мы решим анализировать более длинные списки с более крупными строками. Чрезвычайно длинные списки могут работать немного медленнее, но в целом приемлемы. Тестовый прогон 1000 строк со средним числом 25 символов завершается менее чем за секунду, даже на медленно вращающемся накопителе.

Наслаждаться!

В свободное время Эд любит видеоигры, научную фантастику и фэнтези, путешествовать и быть настолько большим компьютерщиком, насколько его друзья терпят.

Посмотреть все сообщения Ed Pollack

Что такое Java Hashcode | Программа хэширования Java

HashMaps и HashSets используются для управления данными, и это делается с помощью хеширования.Вышеупомянутые подходы используют метод hashCode () для проверки и проверки хеш-значений. Реализация hashCode () в классе Object дает разные целые числа для разных объектов. Иногда нам может потребоваться реализовать метод hashCode в нашей программе. В этой статье мы подробно разберемся с хэш-кодом Java,

Эта статья фокусируется на следующих указателях,

Итак, давайте начнем с первой темы статьи о Java Hashcode,

Возвращает значение хэш-кода как целое число.Значение хэш-кода в основном используется в коллекциях на основе хеширования, таких как HashMap, HashSet, HashTable… .etc. Этот метод должен быть переопределен в каждом классе, который переопределяет метод equals ().

Общий контракт метода hashCode ():

• Множественные вызовы hashCode () должны возвращать одно и то же целочисленное значение, если не изменено свойство объекта, которое используется в методе equals ().
• Значение хэш-кода объекта может измениться при нескольких запусках одного и того же приложения.
• Если два объекта равны согласно методу equals (), то их хэш-код должен быть одинаковым.
• Если два объекта не равны согласно методу equals (), их хэш-коды не обязательно должны быть разными. Их значение хэш-кода может быть одинаковым, а может и не совпадать.

Давайте взглянем на пример кода, чтобы лучше понять концепцию, однако я бы предложил начать с установки Java,

 public int hashCode () 

// Этот метод возвращает значение хэш-кода

// для объекта, для которого вызывается этот метод.

Пример

public class Employee {
защищенный long employeeId;
защищенная строка firstName;
защищенная строка lastName;
public int hashCode () {
return (int) employeeId;
}
}
 

Обратите внимание, что если два объекта Employee равны, они также будут иметь одинаковый хэш-код. Но, как особенно легко увидеть в примере, два объекта Employee могут не быть равными, но при этом иметь один и тот же хэш-код. Итак, мы успешно исследовали концепцию.

На этом мы подошли к концу статьи о Java Hashcode.Если вы хотите узнать больше, ознакомьтесь с курсом Java Training от Edureka, надежной компании по онлайн-обучению. Курс обучения и сертификации по Java J2EE и SOA от Edureka предназначен для обучения вас как основным, так и продвинутым концепциям Java, а также различным средам Java, таким как Hibernate и Spring.

Есть к нам вопрос? Пожалуйста, укажите это в комментариях к этой статье, и мы свяжемся с вами как можно скорее.

Что такое хэш-код? — Простое

Примеры

Информационная безопасность

Если вам понравилась эта страница, добавьте в закладки Simplicable.

Взаимосвязь между безопасностью и конфиденциальностью.

Обзор технологии закаливания.

Обзор глубокой магии, технологического термина.

Обзор защиты в глубине.

Определение шифрования с примерами.

Определение канареечной ловушки с примером.

Определение приманки с примерами.

Определение безопасности через неясность с примером.

Определение токена с примерами.

Определение бэкдора с примерами.

Определение ожидания конфиденциальности.

Обзор информации, позволяющей установить личность.

Разница между удалением данных и их стиранием.

Определение риска данных с примерами.

Определение личной информации с примерами.

Определение субъекта данных с примерами.

Определение машиночитаемого с примерами.

Определение удаления с примерами.

Определение конфиденциальности с примерами.

Hashcode 2018: как попасть в топ.

В этом году мы приняли участие в конкурсе Google Hashcode. Это ежегодное соревнование, в котором команды от 2 до 4 участников должны решить реальную задачу оптимизации.

Он начинается с 4-часового онлайн-конкурса, в котором участвуют тысячи команд по всему миру. Затем 50 лучших команд переходят к офлайн-этапу в Дублине.

Мы были счастливы организовать Хаб в нашем офисе в Гренобле и получили массу удовольствия от кусочков пиццы и программирования.Вишня на вершине, мы тоже достигли неожиданного звания. Посмотрим, как все закончится.

Перед мероприятием

Учебный предмет доступен в Интернете для участников, чтобы они могли познакомиться с типами проблем, с которыми они могут столкнуться. Практика позволила нам извлечь из опыта некоторые инструменты, которые выполняли стандартную работу по взаимодействию с системой подсчета очков. Мы быстро определили, что ключевым моментом является возможность запускать наш алгоритм на всех тестовых примерах параллельно одним щелчком мыши.Кроме того, мы также представили механизм, который позволяет различным алгоритмам генерировать решения, которые сохраняются только в том случае, если они увеличивают нашу оценку. Благодаря этому было легко писать алгоритмы оптимизации, которые могут циклически улучшать текущее решение.
Мы также использовали один и тот же репозиторий git, что обеспечило возможность быстрого обмена кодом между членами команды.

вперед, вперед, вперед!

При хорошей подготовке мы с нетерпением ждали, когда тема будет раскрыта в прямом эфире мероприятия.Когда часы подошли к 18.45, проблема вскрылась: в этом году предметом обсуждения было около оптимизации поведения парка такси по входящим запросам на поездку.

Нашей первой задачей было внимательно прочитать предмет и убедиться, что мы все поняли каждую деталь. Когда мы все пришли к единому мнению относительно того, чего нам нужно достичь, мы начали думать о моделировании проблемы. Обычно концепции, связанные с проблемой, довольно просто смоделировать на любом современном языке программирования, и эта часть была довольно простой.Этот быстрый мозговой штурм закончился, и мы знали, что должны начать разделять задачи, чтобы быть максимально эффективными. В то время как один из членов команды отвечал за анализ входных данных тестовых примеров и генерацию решений, двое других записывали свои мысли на доску, пытаясь придумать наилучший алгоритм.

После того, как части синтаксического анализа / отправки были выполнены, мы быстро реализовали жадный и простой алгоритм, чтобы убедиться, что все работает нормально. Через несколько исправлений ошибок мы могли бы представить наше первое решение, получить наш первый рейтинг и приготовиться подняться в таблице лидеров.Проверка этих ранних частей, безусловно, была важным шагом, поскольку она давала нам определенное преимущество по сравнению с командами, которые ждали в последний момент, чтобы что-то представить. К этому моменту мы уже потратили один час из 4 разрешенных.

С оставшимися 3 часами у нас не было времени терять зря. Как известно каждому инженеру, ускорение программы — это всего лишь вопрос создания потоков, поэтому мы начали распараллеливать нашу работу. Двое из нас попытались бы повторить наши алгоритмы, исследуя различные подходы к решению проблемы, в то время как последний сосредоточился на улучшении нашего последнего представленного решения, чтобы попытаться получить немного больше очков.Окончательная оценка представляет собой сумму лучших результатов, полученных нами для каждого из тестовых примеров, параллельная работа была отличной, потому что мы могли быстрее тестировать разные алгоритмы и выбирать наиболее эффективный для каждого тестового примера. Более того, люди, думающие по-разному, означало, что кто-то мог придумать решение, особенно подходящее для конкретного тестового примера, что улучшило нашу оценку.

Пару кусочков пиццы , тонна коммитов и много заявок позже, таблица лидеров застыла за час до окончания события.К этому моменту мы занимали 72 ^и места из примерно 5000 команд и вышли в финальный спринт с хорошей надеждой на то, чтобы пробиться. Мы сделали все возможное, чтобы улучшить наш окончательный алгоритм, так как чувствовали, что было слишком поздно придумывать что-то радикально иное. С помощью нескольких настроек мы смогли заработать несколько очков. За две минуты до окончания мероприятия мы представили свои последние решения, надеясь, что этого будет достаточно, чтобы войти в топ-50.

Спойлер: не было. Наше окончательное место в мире составило 92 ^и (пятое место среди французских команд), что было одновременно разочаровывающим и удовлетворительным, поскольку мы лишь немного отстали от квалификации, но намного превзошли наши ожидания, так как это было наше первое участие в квалификации. мероприятие.В целом, нам было очень весело, и мы не заметили, как время летит во время кодирования в стимулирующей атмосфере.

Извлеченные уроки

Если вы хотите попасть в высшие ряды, вам нужно подготовиться. Наличие в проекте, уже настроенного с помощью предварительно созданных утилит для обработки входных данных и отправки решений, экономит драгоценное количество времени и позволит вам сосредоточиться на самом алгоритме.
Hashcode — это спринт, и разница от 30 минут до 1 часа имеет значение. Большинство лучших команд смогли представить действительное фиктивное решение через несколько минут после начала конкурса.
Не будьте слишком амбициозными с самого начала: мы чувствуем, что добились успеха, потому что смогли заранее представить простое решение, а затем повторить его.
Использование судейской системы в качестве обратной связи для ранней и быстрой проверки интуиции — лучший способ.
И, наконец, что не менее важно, подготовка в течение года, участвуя в задачах кодирования, поможет вам найти правильные ответы на вопросы, которые поднимает проблема: многие алгоритмы или мыслительные процессы могут быть повторно применены к разнообразному набору проблем такого рода. конкурса обычно предлагает.

С опытом, полученным в результате нашего первого участия, мы определенно постараемся добиться еще большего в следующем году!

Ресурсы

https://hashcode.withgoogle.com/

https://hashcode.withgoogle.com/2018/tasks/hashcode2018_qualification_task.