最佳哈希集初始化（Scala | Java）

我正在写一份人工智能来解决一个“难题”。试图将状态存储到

哈希集

会降低速度。在没有一组状态的情况下运行它会更快。我确信我的节点（状态存储）实现了equals和

hashCode

，测试表明

HashSet

不会添加重复的状态。我可能需要重新编写

hashCode

函数，但我相信会减慢速度的是

HashSet

的重新分级和调整大小

我尝试将初始容量设置为一个非常大的数字，但仍然非常缓慢：

 val initCapacity = java.lang.Math.pow(initialGrid.width*initialGrid.height,3).intValue()
 val frontier = new QuickQueue[Node](initCapacity)

以下是快速队列代码：

class QuickQueue[T](capacity: Int) {

val hashSet = new HashSet[T](capacity)
val queue = new Queue[T]
    //methods below

有关更多信息，请参见哈希函数。我将网格值以字节的形式存储在两个数组中，并使用元组进行访问：

override def hashCode(): Int = {
  var sum = Math.pow(grid.goalCoords._1, grid.goalCoords._2).toInt
  for (y <- 0 until grid.height) {
     for (x <- 0 until grid.width) {
        sum += Math.pow(grid((x, y)).doubleValue(), x.toDouble).toInt
     }
     sum += Math.pow(sum, y).toInt
  }
  return sum
}

覆盖def hashCode（）：Int={
var sum=Math.pow（grid.goalCoords.\u 1，grid.goalCoords.\u 2）.toInt
对于（y好的，首先，请更换

override def hashCode(): Int =

与

因此，您不必每次需要访问哈希代码时都计算（
grid.height*grid.width
）浮点幂。这将大大加快速度

然后，除非您以某种方式依赖具有闭合哈希代码的闭合单元格，否则不要重新发明轮子。使用
scala.util.hashing.MurrushHash3.seqHash
或类似的方法来计算您的哈希。这将使您的哈希速度提高20倍左右（仍然保留延迟值）

现在，除非您有很多0x0网格，否则等待math.pow给出结果的时间将占绝大多数（并冒着一切变成双重的风险。正不确定性

或

0.0

，这取决于值的大小，这将产生哈希冲突，从而进一步降低速度）。

请注意，以下假设所有对象都是不可变的。这是使用哈希时明智的假设

此外，您还应该在应用优化之前评测代码（例如，使用JDK附带的免费jvisualvm）

fast的备忘

hashCode

计算哈希代码通常是一个瓶颈。通过对每个对象只计算一次哈希代码并存储结果，您可以将哈希代码计算的成本降至最低（在对象创建时计算一次），但会增加空间消耗（可能适中）。为此，将

def hashCode

转换为

lazy val

或

val

快速

等于

一旦消除了
hashCode
的成本，计算
equals
就成了一个问题。
equals
通常对于集合字段和深层结构来说特别昂贵

您可以通过实习来最小化
equals
的成本。这意味着您通过工厂方法获取类的新对象，工厂方法检查请求的新对象是否已经存在，如果已经存在，则返回对现有对象的引用。如果您断言此类型的每个对象都是以这种方式构造的，则您知道这里只有每个不同对象的一个实例，
equals
将等价于对象标识，这是一种廉价的参考比较（
eq
在Scala中）.
在
hashCode
中调用了大量的
Math.pow
！您可能需要缓存哈希值。您的hashCode函数似乎太过计算密集。使用一些快速的方法，只需稍微修改一下就可以了。我建议使用不可变类来表示状态，并使用
val
来兑现哈希代码。此外，如果您将字节存储在标准库集合中，还可以直接使用它们提供的哈希函数。如果您确信大多数/每个对象的
hashCode
都会被调用，那么您就可以避免
lazy
开销。@ziggystar-这是正确的，但基本上是不相关的。
lazy val
占用的量可以忽略不计与散列集操作的其余部分相比，内存的挑战是避免内存值的过度保留，特别是当它们占用大量主存时。
override lazy val hashCode: Int =