[数据结构与算法]浅谈:hashSet集合是有序还是无序的/hashSet集合具有唯一性为何可以存入相同内容的元素

package Set;
import java.util.Collections;
import java.util.HashSet;
public class HashSetDemo01 {
    public static void main(String[] args) {
        //HashSet集合底层的数据结构是哈希表，是一种二级数据结构，哈希表是由数组+链表实现的
        //Set集合的特点是元素唯一，因为它的体系中虽然HashSet集合存取数据的顺序是无序的(当然了这里也可能是有序),
        //   但是通过深入分析，我们其实可以看到，我们认知的有序指的是存取有序，HashSet集合是根据哈希值对16取余来决定存放到哪个水桶中，深入到底层中也是存在顺序的
        //HashSet集合有0~15的索引的数组。
        HashSet<dog> hashSet = new HashSet<>();
        Collections.addAll(hashSet,new dog("乖乖",1),new dog("招财",3),new dog("招财",3));
        //我们在集合中存储了三个元素，假设传入的两个招财都是同一条狗，但是通过打印集合我们可以看到把两个狗都添加进去了
        System.out.println(hashSet);
        ![打印集合结果](https://img-blog.csdnimg.cn/209db4aa0ea1419b9f4f43fae96ecbd2.png#pic_center)

        //思考:HashSet集合应该是元素唯一的，可是内容相同的元素又可以添加到集合中，这里为什么出现这种情况呢？
        //我们要先知道一个方法 public int hashCode(),此方法是Object类的本地方法,任何对象通过调用hashCode方法都会返回对应的哈希值,默认是根据地址值生成的
        //我们还要知道的，因为int数据是-2147483648~2147483647,如果当元素足够多,对象调用hashCode方法得到的数据肯定会有重复的,这也就是所谓的哈希碰撞。
        //HashSet集合的底层数据结构是数组+链表,创建该集合时,它会初始化一个长度为16的数组，每个数组中存放链表节点。它的存储特点就是由哈希值决定的,它会让每个元素调用hashCode方法,让哈希值对16取余,余数为几就存储到第几个水桶,判断该水桶中是否有元素，如果没有元素,就当作当前水桶的头节点存入
        //如果存入水桶中有元素,(1)先判断比较该元素的哈希值与水桶的哈希值,即使两个元素的哈希值都相同,系统也不会认为元素是重复的,因为可能会出现哈希碰撞,虽然可能性比较小,但是也有可能发生
        //(2)接下来会使用equals方法对要存入的元素的地址值与水桶中元素的地址值比较,因为对象都是new出来的,在堆空间中的地址都是唯一的,所以不管内容是否相同,都会存入到集合中

        //到这里我们可以明确了,hashSet集合存储数据元素,是由哈希值决定,而哈希值底层是通过地址值来决定的。原来在hashSet集合中判断元素是否重复 归根结底是判断两个元素的地址值!
        //而我们添加元素其实根本就不想通过地址值，而是想通过判断内容。

        //解决思路:
        //在对象元素的类中重写equals以及hashCode方法。
        //重写后的equals方法底层是对内容进行比较的,hashCode方法也是根据内容进行生成的。
        //重写后,集合存入数据，它依旧会让每个元素调用hashCode方法获取哈希值,我们要知道现在的哈希值是通过内容生成的,所以如果要存入的水桶中有元素，判断与水桶中的元素的哈希值是否相同,不同的话直接存入,
        //相同的话会认为出现哈希碰撞,(2)使用equals方法对元素之间的内容进行判断,如果不同就存入到集合中,如果为true就可以明确这是一个重复元素了!
![dog类对equals和hashCode方法进行重写](https://img-blog.csdnimg.cn/fe43f68905894a228cd910e287925379.png?x-oss-process=image/watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBAYmFpMjU5MjU3,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16#pic_center)
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