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）。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。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。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。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）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。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。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：
// : Statistics.java // Simple demonstration of Hashtable import java.util. * ; class Counter ... { int i = 1; public String toString() ...{ return Integer.toString(i); }} class Statistics ... { public static void main(String[] args) ...{ Hashtable ht = new Hashtable(); for(int i = 0; i < 10000; i++) ...{ // Produce a number between 0 and 20: Integer r = new Integer((int)(Math.random() * 20)); if(ht.containsKey(r)) ((Counter)ht.get(r)).i++; else ht.put(r, new Counter()); } System.out.println(ht); }} // /:~
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。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。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：
{19=526, 18=533, 17=460, 16=513, 15=521, 14=495, 13=512, 12=483, 11=488, 10=487, 9=514, 8=523, 7=497, 6=487, 5=480, 4=489, 3=509, 2=503, 1=475, 0=505}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。1. 创建“关键”类在前面的例子里，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：
// : SpringDetector.java // Looks plausible, but doesn't work right. import java.util. * ; class Groundhog ... { int ghNumber; Groundhog(int n) ...{ ghNumber = n; }} class Prediction ... { boolean shadow = Math.random() > 0.5; public String toString() ...{ if(shadow) return "Six more weeks of Winter!"; else return "Early Spring!"; }} public class SpringDetector ... { public static void main(String[] args) ...{ Hashtable ht = new Hashtable(); for(int i = 0; i < 10; i++) ht.put(new Groundhog(i), new Prediction()); System.out.println("ht = " + ht + " "); System.out.println( "Looking up prediction for groundhog #3:"); Groundhog gh = new Groundhog(3); if(ht.containsKey(gh)) System.out.println((Prediction)ht.get(gh)); }} // /:~ 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。 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。 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)。 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： // : SpringDetector2.java // If you create a class that's used as a key in // a Hashtable, you must override hashCode() // and equals(). import java.util. * ; class Groundhog2 ... { int ghNumber; Groundhog2(int n) ...{ ghNumber = n; } public int hashCode() ...{ return ghNumber; } public boolean equals(Object o) ...{ return (o instanceof Groundhog2) && (ghNumber == ((Groundhog2)o).ghNumber); }} public class SpringDetector2 ... { public static void main(String[] args) ...{ Hashtable ht = new Hashtable(); for(int i = 0; i < 10; i++) ht.put(new Groundhog2(i),new Prediction()); System.out.println("ht = " + ht + " "); System.out.println( "Looking up prediction for groundhog #3:"); Groundhog2 gh = new Groundhog2(3); if(ht.containsKey(gh)) System.out.println((Prediction)ht.get(gh)); }} // /:~ 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。 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。 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）。 2. 属性：Hashtable的一种类型 在本书的第一个例子中，我们使用了一个名为Properties（属性）的Hashtable类型。在那个例子中，下述程序行： Properties p = System.getProperties(); p.list(System.out); 调用了一个名为getProperties()的static方法，用于获得一个特殊的Properties对象，对系统的某些特征进行描述。list()属于Properties的一个方法，可将内容发给我们选择的任何流式输出。也有一个save()方法，可用它将属性列表写入一个文件，以便日后用load()方法读取。 尽管Properties类是从Hashtable继承的，但它也包含了一个散列表，用于容纳“默认”属性的列表。所以假如没有在主列表里找到一个属性，就会自动搜索默认属性。 Properties类亦可在我们的程序中使用（第17章的ClassScanner.java便是一例）。在Java库的用户文档中，往往可以找到更多、更详细的说明。