Equals和GetHashCode

在瞭解Hashset之前，先看看程式碼實現。在Hashset中，要用到兩個函式：Equals和GetHashCode。因為Equals的實現，同時也要重寫GetHashCode方法。

那麼，為什麼要重寫GetHashCode函式呢？且看看官方警告：如果重寫 GetHashCode 方法，您應重寫 Equals, ，反之亦然。如果被重寫 Equals 方法將返回 true 兩個物件是否相等，被重寫的測試時GetHashCode 方法必須返回兩個物件相同的值。這裡很明確說到，GetHashCode就是為了能讓Equals相同的兩個物件，有相同的Hash值。

Hashset儲存原理

Hashset類中有多個成員變數，在儲存中需要我們值得注意的就是 int[] buckets、Slot[] slots、int freeIndex、int lastIndex等，分別標記了對應雜湊值的index、Hashset物件集合、空的位置和集合最後一個位置。其中，Slot是個結構體，包涵3個成員：int hashcode、T value、int next，分別是雜湊值、物件和下一個(相同Hash值)物件的位置。

當我們查詢一個物件，是否在Hashset中時，會利用該物件的GetHashCode，通過計算得到對應的bucket值（bucket儲存插入操作最後一個物件在slot中的位置，稍後描述），然後再利用Equals來比較物件是否相等，不等則一直比較至Next=0為止。

所以說，Hashset是基於陣列和連結串列管理的。

插入和刪除

插入的時候，先查詢集合中是否有相同變數（見儲存原理），若沒有，則開始插入新成員。首先看freeIndex是否有值（該值僅在刪除操作後產生），若有就用這個位置，若沒有，則用lastIndex（最後一個位置，用完後+1）。因而，找到了插入位置後，開始計算該slot的值：hashcode由GetHashCode產生，value就是新成員，而Next則是用HashCode計算對應位置中的buckets值（儲存相同Hashcode值的物件在slots中的位置），並重新整理bucket值為當前slot。因而我們知道，由於Next的計算機制，新插入的物件，會覆蓋原來buckets的值。

刪除操作，同插入一樣，也要查詢到物件。如果是bucket中第一個物件，在刪除物件同時，bucket修改為該物件Next值，否則，則修改上一個物件的Next為該物件的Next（相當於將上個物件指標直接指向下一個物件）。然後，刪除的slot值需要修正：hashcode=-1，value=default，next=freeList。所以我們知道，空位置也形成了一個連結串列。

所以，可以看出HashCode管理起來，也需要一點時間的。但是，由於插入和刪除都用了陣列+連結串列，故速度還是很快的。

遍歷

遍歷使用foreach。這裡要說一點，遍歷的順序和插入的順序可能會不相同（如，對插入第一個資料刪除，再插入，則會得到該現象）。Hashset實現了IEnumerable介面，並通過version變數，確保資料在遍歷中不發生變化（操作會改變version值）。

相信大家都很瞭解IEnumerable介面了吧。還有個泛型介面IEnumerable<T>。這裡說下Current，在兩個介面中都要實現，而非泛型介面Current是要用到的，需要完成“丟擲異常”功能（索引超出則丟擲異常），並呼叫了泛型介面Current實現。

好，迴歸遍歷：MoveNext 就是對slot進行順序遍歷了，如果hashcode>=0，則說明輸出有效。

總結

總的來說，Hashset通過GetHashCode值（hash相等才會再比較equal）和Equal方法確定是否有相同變數，沒有則可以插入。儲存是通過陣列和連結串列結合而完成的。

如果學過了演算法與資料結構應該很明白其原理了。當初我記得還有什麼二次雜湊演算法來者的，反正好久沒再接觸了。

本人小白，本文章僅作學習總結，也作交流使用。。

如有錯誤，歡迎指點，謝謝！

插入操作的原始碼

    private bool AddIfNotPresent(T value)
        {
            int freeList;
            if (this.m_buckets == null)
            {
                this.Initialize(0);
            }
            int hashCode = this.InternalGetHashCode(value);
            int index = hashCode % this.m_buckets.Length;
            int num3 = 0;
            for (int i = this.m_buckets[hashCode % this.m_buckets.Length] - 1; i >= 0; i = this.m_slots[i].next)
            {
                if ((this.m_slots[i].hashCode == hashCode) && this.m_comparer.Equals(this.m_slots[i].value, value))
                {
                    return false;
                }
                num3++;
            }
            if (this.m_freeList >= 0)
            {
                freeList = this.m_freeList;
                this.m_freeList = this.m_slots[freeList].next;
            }
            else
            {
                if (this.m_lastIndex == this.m_slots.Length)
                {
                    this.IncreaseCapacity();
                    index = hashCode % this.m_buckets.Length;
                }
                freeList = this.m_lastIndex;
                this.m_lastIndex++;
            }
            this.m_slots[freeList].hashCode = hashCode;
            this.m_slots[freeList].value = value;
            this.m_slots[freeList].next = this.m_buckets[index] - 1;
            this.m_buckets[index] = freeList + 1;
            this.m_count++;
            this.m_version++;
            if ((num3 > 100) && HashHelpers.IsWellKnownEqualityComparer(this.m_comparer))
            {
                this.m_comparer = (IEqualityComparer<T>) HashHelpers.GetRandomizedEqualityComparer(this.m_comparer);
                this.SetCapacity(this.m_buckets.Length, true);
            }
            return true;
        }