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一本Java由初级到高级的编程书籍

Java标准集合里包含了toString()方法，所以它们能生成自己的String表达方式，包括它们容纳的对象。例如在Vector中，toString()会在Vector的各个元素中步进和遍历，并为每个元素调用toString()。假定我们现在想打印出自己类的地址。看起来似乎简单地引用this即可（特别是C++程序员有这样做的倾向）：<br>
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341页下程序<br>
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若只是简单地创建一个CrashJava对象，并将其打印出来，就会得到无穷无尽的一系列违例错误。然而，假如将CrashJava对象置入一个Vector，并象这里演示的那样打印Vector，就不会出现什么错误提示，甚至连一个违例都不会出现。此时Java只是简单地崩溃（但至少它没有崩溃我的操作系统）。这已在Java 
1.1中测试通过。<br>
此时发生的是字串的自动类型转换。当我们使用下述语句时：<br>
&quot;CrashJava address: &quot; + this<br>
编译器就在一个字串后面发现了一个“+”以及好象并非字串的其他东西，所以它会试图将this转换成一个字串。转换时调用的是toString()，后者会产生一个递归调用。若在一个Vector内出现这种事情，看起来堆栈就会溢出，同时违例控制机制根本没有机会作出响应。<br>
若确实想在这种情况下打印出对象的地址，解决方案就是调用Object的toString方法。此时就不必加入this，只需使用super.toString()。当然，采取这种做法也有一个前提：我们必须从Object直接继承，或者没有一个父类覆盖了toString方法。<br>
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8.4.2 BitSet<br>
BitSet实际是由“二进制位”构成的一个Vector。如果希望高效率地保存大量“开－关”信息，就应使用BitSet。它只有从尺寸的角度看才有意义；如果希望的高效率的访问，那么它的速度会比使用一些固有类型的数组慢一些。<br>
此外，BitSet的最小长度是一个长整数（Long）的长度：64位。这意味着假如我们准备保存比这更小的数据，如8位数据，那么BitSet就显得浪费了。所以最好创建自己的类，用它容纳自己的标志位。<br>
在一个普通的Vector中，随我们加入越来越多的元素，集合也会自我膨胀。在某种程度上，BitSet也不例外。也就是说，它有时会自行扩展，有时则不然。而且Java的1.0版本似乎在这方面做得最糟，它的BitSet表现十分差强人意（Java1.1已改正了这个问题）。下面这个例子展示了BitSet是如何运作的，同时演示了1.0版本的错误：<br>
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342-344页程序<br>
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随机数字生成器用于创建一个随机的byte、short和int。每一个都会转换成BitSet内相应的位模型。此时一切都很正常，因为BitSet是64位的，所以它们都不会造成最终尺寸的增大。但在Java 
1.0中，一旦BitSet大于64位，就会出现一些令人迷惑不解的行为。假如我们设置一个只比BitSet当前分配存储空间大出1的一个位，它能够正常地扩展。但一旦试图在更高的位置设置位，同时不先接触边界，就会得到一个恼人的违例。这正是由于BitSet在Java 
1.0里不能正确扩展造成的。本例创建了一个512位的BitSet。构建器分配的存储空间是位数的两倍。所以假如设置位1024或更高的位，同时没有先设置位1023，就会在Java 
1.0里得到一个违例。但幸运的是，这个问题已在Java 1.1得到了改正。所以如果是为Java 
1.0写代码，请尽量避免使用BitSet。<br>
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8.4.3 Stack<br>
Stack有时也可以称为“后入先出”（LIFO）集合。换言之，我们在堆栈里最后“压入”的东西将是以后第一个“弹出”的。和其他所有Java集合一样，我们压入和弹出的都是“对象”，所以必须对自己弹出的东西进行“造型”。<br>
一种很少见的做法是拒绝使用Vector作为一个Stack的基本构成元素，而是从Vector里“继承”一个Stack。这样一来，它就拥有了一个Vector的所有特征及行为，另外加上一些额外的Stack行为。很难判断出设计者到底是明确想这样做，还是属于一种固有的设计。<br>
下面是一个简单的堆栈示例，它能读入数组的每一行，同时将其作为字串压入堆栈。<br>
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345页程序<br>
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months数组的每一行都通过push()继承进入堆栈，稍后用pop()从堆栈的顶部将其取出。要声明的一点是，Vector操作亦可针对Stack对象进行。这可能是由继承的特质决定的——Stack“属于”一种Vector。因此，能对Vector进行的操作亦可针对Stack进行，例如elementAt()方法。<br>
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8.4.4 Hashtable<br>
Vector允许我们用一个数字从一系列对象中作出选择，所以它实际是将数字同对象关联起来了。但假如我们想根据其他标准选择一系列对象呢？堆栈就是这样的一个例子：它的选择标准是“最后压入堆栈的东西”。这种“从一系列对象中选择”的概念亦可叫作一个“映射”、“字典”或者“关联数组”。从概念上讲，它看起来象一个Vector，但却不是通过数字来查找对象，而是用另一个对象来查找它们！这通常都属于一个程序中的重要进程。<br>
在Java中，这个概念具体反映到抽象类Dictionary身上。该类的接口是非常直观的size()告诉我们其中包含了多少元素；isEmpty()判断是否包含了元素（是则为true）；put(Object 
key, Object value)添加一个值（我们希望的东西），并将其同一个键关联起来（想用于搜索它的东西）；get(Object 
key)获得与某个键对应的值；而remove(Object Key)用于从列表中删除“键－值”对。还可以使用枚举技术：keys()产生对键的一个枚举（Enumeration）；而elements()产生对所有值的一个枚举。这便是一个Dictionary（字典）的全部。<br>
Dictionary的实现过程并不麻烦。下面列出一种简单的方法，它使用了两个Vector，一个用于容纳键，另一个用来容纳值：<br>
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346-347页程序<br>
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在对AssocArray的定义中，我们注意到的第一个问题是它“扩展”了字典。这意味着AssocArray属于Dictionary的一种类型，所以可对其发出与Dictionary一样的请求。如果想生成自己的Dictionary，而且就在这里进行，那么要做的全部事情只是填充位于Dictionary内的所有方法（而且必须覆盖所有方法，因为它们——除构建器外——都是抽象的）。<br>
Vector key和value通过一个标准索引编号链接起来。也就是说，如果用“roof”的一个键以及“blue”的一个值调用put()——假定我们准备将一个房子的各部分与它们的油漆颜色关联起来，而且AssocArray里已有100个元素，那么“roof”就会有101个键元素，而“blue”有101个值元素。而且要注意一下get()，假如我们作为键传递“roof”，它就会产生与keys.index.Of()的索引编号，然后用那个索引编号生成相关的值矢量内的值。<br>
main()中进行的测试是非常简单的；它只是将小写字符转换成大写字符，这显然可用更有效的方式进行。但它向我们揭示出了AssocArray的强大功能。<br>
标准Java库只包含Dictionary的一个变种，名为Hashtable（散列表，注释③）。Java的散列表具有与AssocArray相同的接口（因为两者都是从Dictionary继承来的）。但有一个方面却反映出了差别：执行效率。若仔细想想必须为一个get()做的事情，就会发现在一个Vector里搜索键的速度要慢得多。但此时用散列表却可以加快不少速度。不必用冗长的线性搜索技术来查找一个键，而是用一个特殊的值，名为“散列码”。散列码可以获取对象中的信息，然后将其转换成那个对象“相对唯一”的整数（int）。所有对象都有一个散列码，而hashCode()是根类Object的一个方法。Hashtable获取对象的hashCode()，然后用它快速查找键。这样可使性能得到大幅度提升（④）。散列表的具体工作原理已超出了本书的范围（⑤）——大家只需要知道散列表是一种快速的“字典”（Dictionary）即可，而字典是一种非常有用的工具。<br>
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③：如计划使用RMI（在第15章详述），应注意将远程对象置入散列表时会遇到一个问题（参阅《Core 
Java》，作者Conrell和Horstmann，Prentice-Hall 1997年出版）<br>
④：如这种速度的提升仍然不能满足你对性能的要求，甚至可以编写自己的散列表例程，从而进一步加快表格的检索过程。这样做可避免在与Object之间进行造型的时间延误，也可以避开由Java类库散列表例程内建的同步过程。<br>
⑤：我的知道的最佳参考读物是《Practical Algorithms for Programmers》，作者为Andrew 
Binstock和John Rex，Addison-Wesley 1995年出版。<br>
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作为应用散列表的一个例子，可考虑用一个程序来检验Java的Math.random()方法的随机性到底如何。在理想情况下，它应该产生一系列完美的随机分布数字。但为了验证这一点，我们需要生成数量众多的随机数字，然后计算落在不同范围内的数字多少。散列表可以极大简化这一工作，因为它能将对象同对象关联起来（此时是将Math.random()生成的值同那些值出现的次数关联起来）。如下所示：<br>
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348-349页程序<br>
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在main()中，每次产生一个随机数字，它都会封装到一个Integer对象里，使句柄能够随同散列表一起使用（不可对一个集合使用基本数据类型，只能使用对象句柄）。containKey()方法检查这个键是否已经在集合里（也就是说，那个数字以前发现过吗？）若已在集合里，则get()方法获得那个键关联的值，此时是一个Counter（计数器）对象。计数器内的值i随后会增加1，表明这个特定的随机数字又出现了一次。<br>
假如键以前尚未发现过，那么方法put()仍然会在散列表内置入一个新的“键－值”对。在创建之初，Counter会自己的变量i自动初始化为1，它标志着该随机数字的第一次出现。<br>
为显示散列表，只需把它简单地打印出来即可。Hashtable toString()方法能遍历所有键－值对，并为每一对都调用toString()。Integer 
toString()是事先定义好的，可看到计数器使用的toString。一次运行的结果（添加了一些换行）如下：<br>
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350页上程序<br>
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大家或许会对Counter类是否必要感到疑惑，它看起来似乎根本没有封装类Integer的功能。为什么不用int或Integer呢？事实上，由于所有集合能容纳的仅有对象句柄，所以根本不可以使用整数。学过集合后，封装类的概念对大家来说就可能更容易理解了，因为不可以将任何基本数据类型置入集合里。然而，我们对Java封装器能做的唯一事情就是将其初始化成一个特定的值，然后读取那个值。也就是说，一旦封装器对象已经创建，就没有办法改变一个值。这使得Integer封装器对解决我们的问题毫无意义，所以不得不创建一个新类，用它来满足自己的要求。<br>
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1. 创建“关键”类<br>
在前面的例子里，我们用一个标准库的类（Integer）作为Hashtable的一个键使用。作为一个键，它能很好地工作，因为它已经具备正确运行的所有条件。但在使用散列表的时候，一旦我们创建自己的类作为键使用，就会遇到一个很常见的问题。例如，假设一套天气预报系统将Groundhog（土拔鼠）对象匹配成Prediction（预报）。这看起来非常直观：我们创建两个类，然后将Groundhog作为键使用，而将Prediction作为值使用。如下所示：<br>
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350-351页程序<br>
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每个Groundhog都具有一个标识号码，所以赤了在散列表中查找一个Prediction，只需指示它“告诉我与Groundhog号码3相关的Prediction”。Prediction类包含了一个布尔值，用Math.random()进行初始化，以及一个toString()为我们解释结果。在main()中，用Groundhog以及与它们相关的Prediction填充一个散列表。散列表被打印出来，以便我们看到它们确实已被填充。随后，用标识号码为3的一个Groundhog查找与Groundhog 
#3对应的预报。<br>
看起来似乎非常简单，但实际是不可行的。问题在于Groundhog是从通用的Object根类继承的（若当初未指定基础类，则所有类最终都是从Object继承的）。事实上是用Object的hashCode()方法生成每个对象的散列码，而且默认情况下只使用它的对象的地址。所以，Groundhog(3)的第一个实例并不会产生与Groundhog(3)第二个实例相等的散列码，而我们用第二个实例进行检索。<br>
大家或许认为此时要做的全部事情就是正确地覆盖hashCode()。但这样做依然行不能，除非再做另一件事情：覆盖也属于Object一部分的equals()。当散列表试图判断我们的键是否等于表内的某个键时，就会用到这个方法。同样地，默认的Object.equals()只是简单地比较对象地址，所以一个Groundhog(3)并不等于另一个Groundhog(3)。<br>
因此，为了在散列表中将自己的类作为键使用，必须同时覆盖hashCode()和equals()，就象下面展示的那样：<br>
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352页程序<br>
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注意这段代码使用了来自前一个例子的Prediction，所以SpringDetector.java必须首先编译，否则就会在试图编译SpringDetector2.java时得到一个编译期错误。<br>
Groundhog2.hashCode()将土拔鼠号码作为一个标识符返回（在这个例子中，程序员需要保证没有两个土拔鼠用同样的ID号码并存）。为了返回一个独一无二的标识符，并不需要hashCode()，equals()方法必须能够严格判断两个对象是否相等。<br>
equals()方法要进行两种检查：检查对象是否为null；若不为null，则继续检查是否为Groundhog2的一个实例（要用到instanceof关键字，第11章会详加论述）。即使为了继续执行equals()，它也应该是一个Groundhog2。正如大家看到的那样，这种比较建立在实际ghNumber的基础上。这一次一旦我们运行程序，就会看到它终于产生了正确的输出（许多Java库的类都覆盖了hashcode()和equals()方法，以便与自己提供的内容适应）。<br>