Java 如何在每次插入值时不计算哈希代码

为了便于学习，我实现了自己的hashmap。键有一个字符串，值有一个我创建的类的对象。顺便说一下，我想知道我的hashcode方法是否合适，以及如何避免每次插入值时都计算hashcode

我将哈希值保存为object的成员变量。但是，当调用get方法时，只接收键值，因此必须获取hashcode。如何回收一次计算的哈希值

• 最后，我的哈希生成方法合适吗

class-IHashMap{
私有类节点{
整数散列；
字符串键；
int数据；
节点权；
公共节点（字符串键，int数据）{
this.key=key；
这个数据=数据；
this.right=null；
this.hash=0；
}
}
私有节点[]表；
私家车；
私人int n；
公共IHashMap（内部tbSize）{
this.table=新节点[tbSize]；
this.tbSize=tbSize；
这个。n=0；
}
//…省略不相关的代码。。。
公共void put（字符串键，int值）{
int hash=hashCode（key）；
节点=新节点（键、值）；
node.hash=散列；
if（this.table[hash]！=null）{
Node entry=this.table[hash]；
while（entry.right！=null&&！entry.key.equals（key））
entry=entry.right；
if（entry.key.equals（key））{
entry.data++；
}
否则{
entry.right=节点；
这个.n++；
}
}
否则{
this.table[hash]=节点；
这个.n++；
}
}
公共int get（字符串键）{
int hash=hashCode（key）；
if（this.table[hash]！=null）{
if（this.table[hash].key.equals（key））
返回此.table[hash].data；
Node entry=this.table[hash]；
while（entry！=null&&！entry.key.equals（key））
entry=entry.right；
if（条目==null）
返回-1；
返回输入数据；
}
返回-1；
}
私有整数散列（字符串键）{
int h=0；
如果（key.length（）>0）{
char[]var=strotchararray（键）；
对于（int i=0；i

---

如果您能回答我，我将不胜感激。

因此，hashcode就是所插入内容的hashcode

他们认为避免这一问题的方法是在存储项的哈希代码中插入行，如下所示

int hashcode（）{ if（我有一个缓存的hashcode）{ 返回缓存的哈希代码； } （计算哈希代码） cached_hashcode=hashcode； 返回哈希码； }

这样，对于每个对象，您只需执行一次hashcode计算

现在，请记住，计算机已经进步了很多。它们主要等待RAM子系统对结果做出响应，并且可以为单个RAM获取执行大约1000到10000个数学操作。这意味着以内存查找为代价的“保留CPU周期”实际上会降低程序的速度

明智地进行基准测试，如果这意味着减少RAM占用，不要害怕使用一点CPU

对于那些好奇的人来说，如果你的程序足够小，可以放入第1层缓存中，这并不是一个很大的延迟，但是当你将这些缓存溢出到其他层中时，延迟就会变得明显。这就是为什么“缓存”并不总是一个很好的解决方案，因为如果缓存过多，程序会变得更大，并且会更频繁地溢出缓存

现代CPU试图进行补偿，主要是通过在请求之前预取所需的RAM（在处理流中向前看）。在许多情况下，这会带来更好的运行时，但也会产生新的问题（比如预加载您可能不使用的东西，因为您选择了代码中的“其他”路径）

---

最好的办法是不要过度缓存简单的东西，除非重构成本很高。对于JVM，方法调用（在非常低的级别）比您想象的要昂贵，因此JVM对字符串及其哈希代码进行了特殊的优化。

因此，哈希代码是插入内容的哈希代码

他们认为避免这一问题的方法是在存储项的哈希代码中插入行，如下所示

int hashcode（）{ if（我有一个缓存的hashcode）{ 返回缓存的哈希代码； } （计算哈希代码） cached_hashcode=hashcode； 返回哈希码； }

这样，对于每个对象，您只需执行一次hashcode计算

现在，请记住，计算机已经进步了很多。它们主要等待RAM子系统对结果做出响应，并且可以为单个RAM获取执行大约1000到10000个数学操作。这意味着以内存查找为代价的“保留CPU周期”实际上会降低程序的速度

明智地进行基准测试，如果这意味着减少RAM占用，不要害怕使用一点CPU

对于那些好奇的人来说，如果你的程序足够小，可以放入第1层缓存中，这并不是一个很大的延迟，但是当你将这些缓存溢出到其他层中时，延迟就会变得明显。这就是为什么“缓存”并不总是一个很好的解决方案，因为如果缓存过多，程序会变得更大，并且会更频繁地溢出缓存

现代CPU试图进行补偿，主要是通过在请求之前预取所需的RAM（在处理流中向前看）。在许多情况下，这会带来更好的运行时，但也会产生新的问题（比如预加载您可能不使用的东西）