导读 这个问题有点难度,不是很好说清楚。 我来做一个比喻吧。 我们有很多的小猪,每个的体重都不一样,假设体重分布比较平均(我们考虑到公斤...
这个问题有点难度,不是很好说清楚。
我来做一个比喻吧。
我们有很多的小猪,每个的体重都不一样,假设体重分布比较平均(我们考虑到公斤级别),我们按照体重来分,划分成100个小猪圈。
然后把每个小猪,按照体重赶进各自的猪圈里,记录档案。
好了,如果我们要找某个小猪怎么办呢?我们需要每个猪圈,每个小猪的比对吗? 当然不需要了。
我们先看看要找的这个小猪的体重,然后就找到了对应的猪圈了。
在这个猪圈里的小猪的数量就相对很少了。
我们在这个猪圈里就可以相对快的找到我们要找到的那个小猪了。
对应于hash算法。
就是按照hashcode分配不同的猪圈,将hashcode相同的猪放到一个猪圈里。
查找的时候,先找到hashcode对应的猪圈,然后在逐个比较里面的小猪。
所以问题的关键就是建造多少个猪圈比较合适。
如果每个小猪的体重全部不同(考虑到毫克级别),每个都建一个猪圈,那么我们可以最快速度的找到这头猪。
缺点就是,建造那么多猪圈的费用有点太高了。
如果我们按照10公斤级别进行划分,那么建造的猪圈只有几个吧,那么每个圈里的小猪就很多了。
我们虽然可以很快的找到猪圈,但从这个猪圈里逐个确定那头小猪也是很累的。
所以,好的hashcode,可以根据实际情况,根据具体的需求,在时间成本(更多的猪圈,更快的速度)和空间本(更少的猪圈,更低的空间需求)之间平衡。