一个 hashCode() 函数引发的「惨案」-轻识

起因

让我关注到这一点的起因是一道题：牛客网上的max-points-on-a-line（答题：https://www.nowcoder.com/practice/bfc691e0100441cdb8ec153f32540be2）

题目是这么描述的:

Given n points on a 2D plane, find the maximum number of points that lie on the same straight line.

大意就是给我一些点的X,Y坐标，找到过这些点最多的直线，输出这条线上的点数量。

于是我就敲出了以下的代码:

public class Solution {
    public int maxPoints(Point[] points) {
        if (points.length <= 2) {
            return points.length;
        }

        int max = 2;
        for (int i = 0; i < points.length - 1; i++) {
            Map map = new HashMap<>(16);
            // 记录垂直点数; 当前和Points[i]在一条线上的最大点数; 和Points[i]垂直的点数
            int ver = 0, cur, dup = 0;
            for (int j = i + 1; j < points.length; j++) {
                if (points[j].x == points[i].x) {
                    if (points[j].y != points[i].y) {
                        ver++;
                    } else {
                        dup++;
                    }
                } else {
                    float d = (float)((points[j].y - points[i].y) / (double) (points[j].x - points[i].x));
                    map.put(d, map.get(d) == null ? 1 : map.get(d) + 1);
                }
            }

            cur = ver;
            for (int v : map.values()) {
                cur = Math.max(v, cur);
            }

            max = Math.max(max, cur + dup + 1);
        }
        return max;
    }
}

这段代码在天真的我看来是没啥问题的，可就是没办法过，经过长久的排查错误，我写了以下代码加在上面的代码里运行。

public static void main(String[] args) {
    int[][] vals = {{2,3},{3,3},{-5,3}};
    Point[] points = new Point[3];

    for (int i=0; i        points[i] = new Point(vals[i][0], vals[i][1]);
    }

    Solution solution = new Solution();

    System.out.println(solution.maxPoints(points));
}

它输出的，竟然是2

也就是说，它认为(3-3) / (3-2) 和 (3-3) / (-5-2) 不同? 什么鬼…

经过debug,发现上述结果分别是0.0和-0.0

0.0 难道不等于 -0.0 ?

这时我心里已经一阵卧槽了，不过我还是写了验证代码:

System.out.println(0.0 == -0.0);

结果是True，没问题啊，我凌乱了……

一定是java底层代码错了! 我没错……

又是一阵debug,我找到了这条语句:

map.put(d, map.get(d) == null ? 1 : map.get(d) + 1);

我觉得map.get()很有问题, 它的源代码是这样的:

public V get(Object key) {
    Node e;
    return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}

唔，先获得hash()是吧，那我找到了它的hash函数:

static final int hash(Object key) {
    int h;
    return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}

再来，这里是要比较h 和key的hashCode是吧,那我们去看hashCode()函数

public native int hashCode();

这是一个本地方法，看不到源码了，那我就使用它看看吧，测试一下不就好了吗,我写了以下的测试代码:

public static void main(String[] args) {
    System.out.println(0.0 == -0.0);
    System.out.println(new Float(0.0).hashCode() ==
        new Float(-0.0).hashCode());
}

结果竟然是True和False !!!

这个源头终于找到了, 0.0 和 -0.0 的hashCode值是不同的 !

经过一番修改，我通过了这道题(其实精度也会有问题，应该使用BigDecimal的，不过牛客网要求没那么高。后来我想了想只有把直线方程写成Ax+By+C=0的形式才能完全避免精度问题)。

接下来，探讨下实数的hashCode()函数是个啥情况！

实数的hashCode()

在程序执行期间，只要equals方法的比较操作用到的信息没有被修改，那么对这同一个对象调用多次，hashCode方法必须始终如一地返回同一个整数。
如果两个对象根据equals方法比较是相等的，那么调用两个对象的hashCode方法必须返回相同的整数结果。
如果两个对象根据equals方法比较是不等的，则hashCode方法不一定得返回不同的整数。

——《effective java》

那么我们来看看，0.0和-0.0调用equals方法是否相等:

System.out.println(new Float(0.0).equals(0.0f));
System.out.println(new Float(0.0).equals((float) -0.0));

输出是True 和 False

好吧，二者调用equals() 方法不相等，看来是满足了书里说的逻辑的。

那我们看看Float底层equals函数咋写的:

public boolean equals(Object obj) {
    return (obj instanceof Float)
           && (floatToIntBits(((Float)obj).value) ==
                   floatToIntBits(value));
}

哦，原来是把Float转换成Bits的时候发生了点奇妙的事，于是我找到了一切的源头:

/**
 * Returns a representation of the specified floating-point value
 * according to the IEEE 754 floating-point "single format" bit
 * layout.
 *
 * Bit 31 (the bit that is selected by the mask
 * {@code 0x80000000}) represents the sign of the floating-point
 * number.
 * Bits 30-23 (the bits that are selected by the mask
 * {@code 0x7f800000}) represent the exponent.
 * Bits 22-0 (the bits that are selected by the mask
 * {@code 0x007fffff}) represent the significand (sometimes called
 * the mantissa) of the floating-point number.
 *
 * 
If the argument is positive infinity, the result is
 * {@code 0x7f800000}.
 *
 * 
If the argument is negative infinity, the result is
 * {@code 0xff800000}.
 *
 * 
If the argument is NaN, the result is {@code 0x7fc00000}.
 *
 * In all cases, the result is an integer that, when given to the
 * {@link #intBitsToFloat(int)} method, will produce a floating-point
 * value the same as the argument to {@code floatToIntBits}
 * (except all NaN values are collapsed to a single
 * "canonical" NaN value).
 *
 * @param   value a floating-point number.
 * @return the bits that represent the floating-point number.
 */
public static int floatToIntBits(float value) {
    int result = floatToRawIntBits(value);
    // Check for NaN based on values of bit fields, maximum
    // exponent and nonzero significand.
    if (((result & FloatConsts.EXP_BIT_MASK) ==
          FloatConsts.EXP_BIT_MASK) &&
         (result & FloatConsts.SIGNIF_BIT_MASK) != 0)
        result = 0x7fc00000;
    return result;
}

这文档挺长的，也查了其它资料，看了半天终于搞懂了

就是说Java浮点数的语义一般遵循IEEE 754二进制浮点算术标准。IEEE 754标准提供了浮点无穷，负无穷，负零和NaN（非数字）的定义。在使用Java过程中，一些特殊的浮点数通常会让大家很迷惑

里面提到，当浮点运算产生一个非常接近0的负浮点数时，会产生“-0.0”，而这个浮点数不能正常表示

我们可以输出一波0.0和-0.0的数据:

System.out.println(Float.floatToIntBits((float) 0.0));
System.out.println(Float.floatToIntBits((float) -0.0));
System.out.println(Float.floatToRawIntBits(0.0f));
System.out.println(Float.floatToRawIntBits((float)-0.0));

结果:

0
-2147483648
0
-2147483648

就是说，存储-0.0, 竟然用的是0x80000000

这也是我们熟悉的Integer.MIN_VALUE

来源：blog.csdn.net/qq_30219017/article/details/79689492

一个 hashCode() 函数引发的​「​惨案」​

一个 hashCode() 函数引发的「惨案」