⭐⭐⭐ Spring Boot 项目实战 ⭐⭐⭐ Spring Cloud 项目实战
《Dubbo 实现原理与源码解析 —— 精品合集》 《Netty 实现原理与源码解析 —— 精品合集》
《Spring 实现原理与源码解析 —— 精品合集》 《MyBatis 实现原理与源码解析 —— 精品合集》
《Spring MVC 实现原理与源码解析 —— 精品合集》 《数据库实体设计合集》
《Spring Boot 实现原理与源码解析 —— 精品合集》 《Java 面试题 + Java 学习指南》

摘要: 原创出处 blog.csdn.net/qq_30219017/article/details/79689492 「Alanaker」欢迎转载,保留摘要,谢谢!


🙂🙂🙂关注**微信公众号:【芋道源码】**有福利:

  1. RocketMQ / MyCAT / Sharding-JDBC 所有源码分析文章列表
  2. RocketMQ / MyCAT / Sharding-JDBC 中文注释源码 GitHub 地址
  3. 您对于源码的疑问每条留言将得到认真回复。甚至不知道如何读源码也可以请教噢
  4. 新的源码解析文章实时收到通知。每周更新一篇左右
  5. 认真的源码交流微信群。

1.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

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:

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

//class Point {
// int x;
// int y;
// Point(int a, int b) { x = a; y = b; }
//}

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<Float, Integer> 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<vals.length; 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<K,V> 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,唔,,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:

2.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.
*
* <p>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.
*
* <p>If the argument is positive infinity, the result is
* {@code 0x7f800000}.
*
* <p>If the argument is negative infinity, the result is
* {@code 0xff800000}.
*
* <p>If the argument is NaN, the result is {@code 0x7fc00000}.
*
* <p>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

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

3.总结

java中浮点数的表示比较复杂,特别是牵涉到-0.0, NaN, 正负无穷这种,所以不适宜用来作为Map的key, 因为可能跟我们预想的不一致

文章目录
  1. 1. 1.起因
  2. 2. 2.实数的hashCode()
  3. 3. 3.总结