Java知多少（79）哈希表及其应用

哈希表也称为散列表，是用来存储群体对象的集合类结构。

什么是哈希表

数组和向量都可以存储对象，但对象的存储位置是随机的，也就是说对象本身与其存储位置之间没有必然的联系。当要查找一个对象时，只能以某种顺序（如顺序查找或二分查找）与各个元素进行比较，当数组或向量中的元素数量很多时，查找的效率会明显的降低。

一种有效的存储方式，是不与其他元素进行比较，一次存取便能得到所需要的记录。这就需要在对象的存储位置和对象的关键属性（设为 k）之间建立一个特定的对应关系（设为 f），使每个对象与一个唯一的存储位置相对应。在查找时，只要根据待查对象的关键属性 k 计算f(k)的值即可。如果此对象在集合中，则必定在存储位置 f(k)上，因此不需要与集合中的其他元素进行比较。称这种对应关系 f 为哈希（hash）方法，按照这种思想建立的表为哈希表。

Java 使用哈希表类（Hashtable）来实现哈希表，以下是与哈希表相关的一些概念：

容量（Capacity）：Hashtable 的容量不是固定的，随对象的加入其容量也可以自动增长。
关键字（Key）：每个存储的对象都需要有一个关键字，key 可以是对象本身，也可以是对象的一部分（如某个属性）。要求在一个 Hashtable 中的所有关键字都是唯一的。
哈希码（Hash Code）：若要将对象存储到 Hashtable 上，就需要将其关键字 key 映射到一个整型数据，成为 key 的哈希码。
项（Item）：Hashtable 中的每一项都有两个域，分别是关键字域 key 和值域 value（存储的对象）。Key 和 value 都可以是任意的 Object 类型的对象，但不能为空。
装填因子（Load Factor）：装填因子表示为哈希表的装满程度，其值等于元素数比上哈希表的长度。

哈希表的使用

哈希表类主要有三种形式的构造方法：
Hashtable(); //默认构造函数，初始容量为 101，最大填充因子 0.75
Hashtable(int capacity);
Hashtable(int capacity,float loadFactor)
哈希表类的主要方法如表 8-6 所示。

表 8-6 哈希表定义的常见方法
方法	功能
void clear()	重新设置并清空哈希表
boolean contains(Object value)	确定哈希表内是否包含了给定的对象，若有返回 true，否则返回 false
boolean containsKey(Object key)	确定哈希表内是否包含了给定的关键字，若有返回 true，否则返回 false
boolean isEmpty()	确认哈希表是否为空，若是返回 true，否则返回 false
Object get(Object key)	获取对应关键字的对象，若不存在返回 null
void rehash()	再哈希，扩充哈希表使之可以保存更多的元素，当哈希表达到饱和时，系统自动调用此方法
Object put(Object key,Object value)	用给定的关键字把对象保存到哈希表中，此处的关键字和元素均不可为空
Object remove(Object key)	从哈希表中删除与给定关键字相对应的对象，若该对象不存在返回 null
int size()	返回哈希表的大小
String toString()	将哈希表内容转换为字符串

哈希表的创建也可以通过 new 操作符实现。其语句为：

    HashTable has=new HashTable();

例子：

 【例 8-12】哈希表的遍历。

 //********** ep8_12.java **********

 import java.util.*;

 class ep8_12{

     public static void main(String args[]){

         Hashtable has=new Hashtable();

         has.put("one",new Integer(1));

         has.put("two",new Integer(2));

         has.put("three",new Integer(3));

         has.put("four",new Double(12.3));

         Set s=has.keySet();

         for(Iterator<String> i=s.iterator();i.hasNext();){

             System.out.println(has.get(i.next()));

         }

     }

 }

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