You need to enable JavaScript to run this app.
最新活动
产品
解决方案
定价
生态与合作
支持与服务
开发者
了解我们

集合框架中的HashSet如何识别重复对象?哈希码和equals如何与自定义对象配合工作?

在集合框架中,HashSet通过哈希码和equals方法来识别重复对象。当向HashSet中添加一个新对象时,先调用该对象的hashCode()方法获取其哈希码,然后再与HashSet中已有对象的哈希码进行比较。如果哈希码相同,HashSet会再调用该对象的equals()方法进行进一步比较。

自定义对象在与HashSet配合工作时,需要正确实现hashCode()和equals()方法。hashCode()方法用于计算对象的哈希码,应该根据对象的内容生成哈希码,使得相等的对象具有相等的哈希码。equals()方法用于比较两个对象是否相等,应该根据对象的内容进行比较。

下面是一个示例代码:

public class Person {
    private String name;
    private int age;

    public Person(String name, int age) {
        this.name = name;
        this.age = age;
    }

    // 实现hashCode()方法
    @Override
    public int hashCode() {
        final int prime = 31;
        int result = 1;
        result = prime * result + age;
        result = prime * result + ((name == null) ? 0 : name.hashCode());
        return result;
    }

    // 实现equals()方法
    @Override
    public boolean equals(Object obj) {
        if (this == obj)
            return true;
        if (obj == null)
            return false;
        if (getClass() != obj.getClass())
            return false;
        Person other = (Person) obj;
        if (age != other.age)
            return false;
        if (name == null) {
            if (other.name != null)
                return false;
        } else if (!name.equals(other.name))
            return false;
        return true;
    }

    public static void main(String[] args) {
        HashSet<Person> set = new HashSet<>();
        Person person1 = new Person("Alice", 20);
        Person person2 = new Person("Bob", 25);
        Person person3 = new Person("Alice", 20);

        set.add(person1);
        set.add(person2);
        set.add(person3);

        System.out.println(set.size());  // 输出2,person1和person3被视为相同的对象
    }
}

在上面的示例中,Person类重写了hashCode()和equals()方法。hashCode()方法使用name和age生成哈希码,equals()方法比较两个Person对象的name和age是否相等。

在main()方法中,向HashSet中添加了三个Person对象。由于person1和person3的name和age相同,HashSet将其视为相同的对象,因此最终HashSet的大小为2。

本文内容通过AI工具匹配关键字智能整合而成,仅供参考,火山引擎不对内容的真实、准确或完整作任何形式的承诺。如有任何问题或意见,您可以通过联系service@volcengine.com进行反馈,火山引擎收到您的反馈后将及时答复和处理。
展开更多
面向开发者的云福利中心,ECS 60元/年,域名1元起,助力开发者快速在云上构建可靠应用

社区干货

万字长文带你漫游数据结构世界|社区征文

集合的关系,没有其他关系- 线性结构:结构中的数据元素之间存在一个对一个的关系- 树形结构:结构中的数据元素之间存在一个对多个的关系- 图状结构或者网状结构:图状结构或者网状结构![](https://markdownpic... **何为逻辑结构和存储结构?****数据元素之间的逻辑关系,称之为逻辑结构**,也就是我们定义了对操作对象的一种数学描述。但是我们还必须知道在计算机中如何表示它。**数据结构在计算机中的表示(又称为映像),称之为...

干货 | 基于ClickHouse的复杂查询实现与优化

第二阶段需在Coordinator单机上去合并各个Worker的哈希表。这个计算量会很重且无法并行。**第二类,由于目前ClickHouse模式并不支持Shuffle,因此对于Join而言,右表必须为全量数据。**无论是普通Join还是Global Join,当右表的数据量较大时,若将数据都放到内存中,会比较容易OOM。若将数据spill到磁盘,虽然可以解决内存问题,但由于有磁盘 IO 和数据序列化、反序列化的代价,因此查询的性能会受到影响。特别是当Join采用Hash Join时...

分布式数据缓存中的一致性哈希算法|社区征文

一致性哈希算法在分布式缓存领域的 MemCache,负载均衡领域的 Nginx 以及各类 RPC 框架中都有广泛的应用,它主要是为了解决传统哈希函数添加哈希表槽位数后要将关键字重新映射的问题。![image.png](https://p9-ju... 一致性哈希算法能尽可能减少了服务器数量变化所导致的缓存迁移。### 哈希算法首先,一致性哈希算法依赖于普通的哈希算法。大多数同学对哈希算法的理解可能都停留在 JDK 的 `hashCode` 函数上。其实哈希算法有很...

基于ClickHouse的复杂查询实现与优化|社区征文

第二阶段需在Coordinator单机上去合并各个Worker的哈希表。这个计算量会很重且无法并行。**第二类,由于目前ClickHouse模式并不支持Shuffle,因此对于Join而言,右表必须为全量数据。** 无论是普通Join还是Global Join,当右表的数据量较大时,若将数据都放到内存中,会比较容易OOM。若将数据spill到磁盘,虽然可以解决内存问题,但由于有磁盘 IO 和数据序列化、反序列化的代价,因此查询的性能会受到影响。特别是当Join采用Hash Join时...

特惠活动

热门爆款云服务器

100%性能独享,更高内存性能更佳,学习测试、web前端、企业应用首选,每日花费低至0.55元
60.00/1212.00/年
立即购买

域名注册服务

cn/top/com等热门域名,首年低至1元,邮箱建站必选
1.00/首年起32.00/首年起
立即购买

DCDN国内流量包100G

同时抵扣CDN与DCDN两种流量消耗,加速分发更实惠
2.00/20.00/年
立即购买

集合框架中的HashSet如何识别重复对象?哈希码和equals如何与自定义对象配合工作?-优选内容

万字长文带你漫游数据结构世界|社区征文
集合的关系,没有其他关系- 线性结构:结构中的数据元素之间存在一个对一个的关系- 树形结构:结构中的数据元素之间存在一个对多个的关系- 图状结构或者网状结构:图状结构或者网状结构![](https://markdownpic... **何为逻辑结构和存储结构?****数据元素之间的逻辑关系,称之为逻辑结构**,也就是我们定义了对操作对象的一种数学描述。但是我们还必须知道在计算机中如何表示它。**数据结构在计算机中的表示(又称为映像),称之为...
干货 | 基于ClickHouse的复杂查询实现与优化
第二阶段需在Coordinator单机上去合并各个Worker的哈希表。这个计算量会很重且无法并行。**第二类,由于目前ClickHouse模式并不支持Shuffle,因此对于Join而言,右表必须为全量数据。**无论是普通Join还是Global Join,当右表的数据量较大时,若将数据都放到内存中,会比较容易OOM。若将数据spill到磁盘,虽然可以解决内存问题,但由于有磁盘 IO 和数据序列化、反序列化的代价,因此查询的性能会受到影响。特别是当Join采用Hash Join时...
分布式数据缓存中的一致性哈希算法|社区征文
一致性哈希算法在分布式缓存领域的 MemCache,负载均衡领域的 Nginx 以及各类 RPC 框架中都有广泛的应用,它主要是为了解决传统哈希函数添加哈希表槽位数后要将关键字重新映射的问题。![image.png](https://p9-ju... 一致性哈希算法能尽可能减少了服务器数量变化所导致的缓存迁移。### 哈希算法首先,一致性哈希算法依赖于普通的哈希算法。大多数同学对哈希算法的理解可能都停留在 JDK 的 `hashCode` 函数上。其实哈希算法有很...
新功能发布记录
2024-2-22 全部地域 所有 API 接口 2023年12月功能名称 功能描述 发布时间 发布地域 相关文档 插件管理 支持开启或关闭插件 rabbitmq_consistent_hash_exchange,该插件用于开启一致性哈希交换机。 20... 避免多次重试导致重复创建资源。 2023-10-26 全部地域 请求幂等性 2023年09月功能名称 功能描述 发布时间 发布地域 相关文档 云监控指标 实例维度增加节点在线率等指标,增加队列维度和节点维度指标。 ...

集合框架中的HashSet如何识别重复对象?哈希码和equals如何与自定义对象配合工作?-相关内容

基于ClickHouse的复杂查询实现与优化|社区征文

第二阶段需在Coordinator单机上去合并各个Worker的哈希表。这个计算量会很重且无法并行。**第二类,由于目前ClickHouse模式并不支持Shuffle,因此对于Join而言,右表必须为全量数据。** 无论是普通Join还是Global Join,当右表的数据量较大时,若将数据都放到内存中,会比较容易OOM。若将数据spill到磁盘,虽然可以解决内存问题,但由于有磁盘 IO 和数据序列化、反序列化的代价,因此查询的性能会受到影响。特别是当Join采用Hash Join时...

干货 | 实时数据湖在字节跳动的实践

人们对数据湖的解读更多的是聚焦在中心化的存储之上。不同的云厂商也把自己的对象产存储产品称为数据湖。比如AWS在那个阶段就强调数据湖的存储属性,对应的就是自家的对象存储S3。在Wiki的定义中也是强调数据湖是... **落地实时数据过程中的挑战和应对方式**接下来介绍数据湖落地的挑战和应对。字节内部的数据湖最初是基于开源的数据湖框架Hudi构建的,选择Hudi,最简单的一个原因就是因为相比于Iceberg 和Delta Lake,Hu...

Hudi Bucket Index 在字节跳动的设计与实践

**(3)当源头数据中的记录存在主键重复的情况下,需要保留最新一条数据即可。****(4)在分析侧,业务会基于 Hudi 数据集,通过 Presto/Spark 查询引擎,构建可视化的 BI 报表看板,供运营或分析师自助进行近实时数据分析... 索引层变成了一层简单的哈希操作,可以直接通过对索引键的哈希操作来找到文件所在的位置。**# **Bucket Index 设计原理**Bucket Index 是一种基于哈希的索引,借鉴了数据库里的 Hash Index。给定 n 个桶, 用 ...

热门爆款云服务器

100%性能独享,更高内存性能更佳,学习测试、web前端、企业应用首选,每日花费低至0.55元
60.00/1212.00/年
立即购买

域名注册服务

cn/top/com等热门域名,首年低至1元,邮箱建站必选
1.00/首年起32.00/首年起
立即购买

DCDN国内流量包100G

同时抵扣CDN与DCDN两种流量消耗,加速分发更实惠
2.00/20.00/年
立即购买

SQL自定义查询(SaaS)

user_profiles.user_id 对应产品中的user_unique_id。 item_profiles.xxx.yyyy 业务对象属性,格式为 item_profiles.业务对象名.业务对象属性名。 查出来的值均为array类型,使用方法可见FAQ。 其他字段 注意 ... 自定义查询会提示无法推导出event_date。 正确用法: sql select event from events where event_date >= subtractDays(today(), 10); 1.4.1 events表在任何情况下,都强烈建议采用event_date作为日期过滤条件,如需...

干货|Hudi Bucket Index 在字节跳动的设计与实践

**当源头数据中的记录存在主键重复的情况下,需要保留最新一条数据即可。**4. **在分析侧,业务会基于 Hudi 数据集,通过 Presto/Spark 查询引擎,构建可视化的 BI 报表看板,供运营或分析师自助进行近实时数据分析... 索引层变成了一层简单的哈希操作,可以直接通过对索引键的哈希操作来找到文件所在的位置。**# Bucket Index 设计原理Bucket Index 是一种基于哈希的索引,借鉴了数据库里的 Hash Index。给定 n 个桶, 用 Hash 函...

计算文件哈希值(hash)

您可以通过 hash 命令计算本地文件或文件夹的 CRC64 或 MD5 哈希值。 命令语法Linux/macOS计算单个本地文件的哈希值 Bash ./tosutil hash file_url [-type=xxx] [-conf=xxx] 批量计算本地文件夹内文件的哈希值 Bash ./tosutil hash folder_url -r [-type=xxx] [-conf=xxx] 批量计算本地文件夹内文件的哈希值并将结果保存到本地文件 Bash ./tosutil hash folder_url file_urlfolder_url -r [-type=xxx] [-conf=xxx] Windows计算单...

干货|Hudi Bucket Index 在字节跳动的设计与实践

**当源头数据中的记录存在主键重复的情况下,需要保留最新一条数据即可。**4. **在分析侧,业务会基于 Hudi 数据集,通过 Presto/Spark 查询引擎,构建可视化的 BI 报表看板,供运营或分析师自助进行近实时数据分析。... 可以直接通过对索引键的哈希操作来找到文件所在的位置。**DATA **Bucket Index 设计原理**======================Bucket Index 是一种基于哈希的索引,借鉴了数据库里的 Hash Index。给定 n...

SQL自定义查询(SaaS)

user_profiles.user_id 对应产品中的user_unique_id。 item_profiles.xxx.yyyy 业务对象属性,格式为 item_profiles.业务对象名.业务对象属性名。 查出来的值均为array类型,使用方法可见FAQ。 其他字段 - 注意 ... 自定义查询会提示无法推导出event_date。 正确用法: sql select event from events where event_date >= subtractDays(today(), 10); 1.4.1 events表在任何情况下,都强烈建议采用event_date作为日期过滤条件,如需...

大前端工程化的实践与理解 | 社区征文

模块按照代码引入的顺序进行加载。- 模块可以被多次引用、加载 。 在第一次被加载时,会被缓存,之后都从缓存中直接读取结果**2. 模块定义** 在模块中,对应引入的功能,上下文提供了`exports` 对象用于导出当... hash 模式- history 模式`www.test.com/##/` 就是 `Hash URL`,当 `##` 后面的哈希值发生变化时,不会向服务器请求数据,可以通过 `hashchange` 事件来监听到 `URL` 的变化,从而进行跳转页面。`History`模...

特惠活动

热门爆款云服务器

100%性能独享,更高内存性能更佳,学习测试、web前端、企业应用首选,每日花费低至0.55元
60.00/1212.00/年
立即购买

域名注册服务

cn/top/com等热门域名,首年低至1元,邮箱建站必选
1.00/首年起32.00/首年起
立即购买

DCDN国内流量包100G

同时抵扣CDN与DCDN两种流量消耗,加速分发更实惠
2.00/20.00/年
立即购买

产品体验

体验中心

云服务器特惠

云服务器
云服务器ECS新人特惠
立即抢购

白皮书

一图详解大模型
浓缩大模型架构,厘清生产和应用链路关系
立即获取

最新活动

爆款1核2G共享型服务器

首年60元,每月仅需5元,限量秒杀
立即抢购

火山引擎增长体验专区

丰富能力激励企业快速增长
查看详情

数据智能VeDI

易用的高性能大数据产品家族
了解详情

一键开启云上增长新空间

立即咨询