我有一个应用程序，它拍摄图片库（全部为 Jpeg）并给出每个可能对之间的相似度分数。在每个时间点，只能选择一对并显示其相似度得分。
比较两个图像的算法有一定的性能成本，例如比较一对需要几秒钟的时间。
选择两张图片时：
- 如果这对从未进行过比较，则分数显示“尚未得分”。用户可以单击“Score”按钮，该对将被发送到一个线程，该线程将要计算的分数排队。示例：http ://db.tt/gb1Yk6yx
- 如果该对当前在要计算的队列中，则分数字段显示“正在计算...”。示例：http ://db.tt/OvS1qGP3
- 如果已比较这对，则会显示附加到该对的分数。示例：http ://db.tt/m2OQGybW
示例（进行批处理时）：http ://db.tt/iD67SdCp
如果从未计算过分数，并且用户单击“分数”，该字段将切换到“正在计算...”，然后将在计算完成时显示分数。
在在分数字段中显示任何内容之前，选择两对时，将其附加的位图发送到hashmap，以验证这两个位图是否已经具有附件分数，在这种情况下，它只是将其返回。如果没有得分，则将作业发送到队列中。
要知道分数是否存在于缓存中，我需要找到一种方法来散列这对，以便我可以使用结果键来查找缓存。这就是我的问题所在。为了有意义，两个 Bitmap 的散列应该很快。否则，我只是添加另一层计算。但是，到目前为止，我对这两个位图进行散列的方法是将它们发送到一个字节数组中并获取它们的 MD5 校验和。像这样：
private Long getHashKey(Bitmap first, Bitmap second){
// TODO this IS costly, it render useless the cache optimization.
// also, it doesn't detect that comp(A,B) is the same as comp(B,A).
// much work to do here.
if(D) Profiling.start(TAG, "getHashKey");
ByteArrayOutputStream stream = new ByteArrayOutputStream();
first.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, 100, stream);
byte[] firstArray = stream.toByteArray();
second.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, 100, stream);
byte[] secondArray = stream.toByteArray();
byte[] bitmapBuffer = new byte[firstArray.length + secondArray.length];
System.arraycopy(firstArray, 0, bitmapBuffer, 0, firstArray.length);
System.arraycopy(secondArray, 0, bitmapBuffer,
firstArray.length, secondArray.length);
Adler32 md5Hash = new Adler32();
md5Hash.update(bitmapBuffer);
long hashKey = md5Hash.getValue();
if(D) Profiling.stop();
return hashKey;
}
然而，根据我所做的分析，这种方法运行大约需要 53 毫秒，这会导致 UI 出现非常不愉快的延迟。在更详细的分析中，我发现大约 95% 的计算时间是在compress方法中完成的。但是，我还没有找到另一种方法来获取支持位图的字节。
05-26 17:56:13.220: D/Profiling(9458): Profile for ImageCompareActivity.getHashKey:
05-26 17:56:13.220: D/Profiling(9458): > Count : 1996 calls
05-26 17:56:13.220: D/Profiling(9458): > Total runtime : 105765140 us
05-26 17:56:13.220: D/Profiling(9458): > Avg runtime : 52988 us
我知道我散列位图的方法非常粗鲁。但我不太了解散列函数，以及我可以使用位图的哪些部分来唯一标识文件。我不想使用文件名或类似的东西，因为我想最终将这些位图发送到数据库中。
[更新 1] 我不知道 Object.hashCode()。现在，我修改了这样的方法：
private Integer getHashKey(Bitmap first, Bitmap second){
if(D) Profiling.start(TAG, "getHashKey");
Integer hashKey = new Integer(
1013 * (first.hashCode()) ^ 1009 * (second.hashCode()) );
if(D) Profiling.stop();
return hashKey;
}
平均运行时间约为 18 我们。