我想为Steve Jessop的回答补充一些东西(我不能评论，因为我没有足够的声誉)。但我找到了一些有用的材料。他的回答很有帮助，但他犯了一个错误:桶的大小不应该是2的幂。我引用Thomas Cormen, Charles Leisersen等人写的《算法导论》263页

When using the division method, we usually avoid certain values of m. For example, m should not be a power of 2, since if m = 2^p, then h(k) is just the p lowest-order bits of k. Unless we know that all low-order p-bit patterns are equally likely, we are better off designing the hash function to depend on all the bits of the key. As Exercise 11.3-3 asks you to show, choosing m = 2^p-1 when k is a character string interpreted in radix 2^p may be a poor choice, because permuting the characters of k does not change its hash value.

希望能有所帮助。

我读过一个流行的wordpress网站，上面有一些流行的答案。根据我的理解，我想分享一个简单的观察。

你可以在这篇文章中找到所有的细节，但假设以下是正确的:

使用质数给我们提供了一个唯一值的“最佳机会”

一个通用的hashmap实现需要有两个东西是唯一的。

键的唯一哈希码 用于存储实际值的唯一索引

我们如何得到唯一索引?通过使内部容器的初始大小也是质数。基本上，质数的存在是因为它具有产生唯一数字的独特特性，我们最终用它来标识对象并在内部容器中查找索引。

例子:

Key = " Key "

Value = " Value " uniqueId = "k" * 31 ^ 2 + "e" * 31 ^ 1 ' + “y”

映射到唯一id

现在我们想要一个独特的位置来存放我们的价值，所以我们

uniqueId % internalContainerSize == uniqueLocationForValue，假设internalContainerSize也是质数。

我知道这是简化的，但我希望你能理解我的大意。

这取决于哈希函数的选择。

许多哈希函数通过将数据中的各种元素与一些因子相乘，再乘以与机器的字大小相对应的2的幂的模(这个模可以通过让计算溢出来释放)来组合数据中的各种元素。

您不希望在数据元素的乘数和哈希表的大小之间有任何公共因子，因为这样可能会发生改变数据元素不会将数据分散到整个表上的情况。如果你为表的大小选择一个质数，这样的公因数是极不可能的。

另一方面，这些因数通常由奇数质数组成，因此在哈希表中使用2的幂也应该是安全的(例如，Eclipse在生成Java hashCode()方法时使用31)。

为了提供另一种观点，这里有一个网站:

http://www.codexon.com/posts/hash-functions-the-modulo-prime-myth

它认为你应该使用尽可能多的桶而不是四舍五入到质数桶。这似乎是个合理的可能性。直观地说，我当然可以看到桶的数量越多越好，但我无法对此进行数学论证。

假设表的大小(或模数)是T = (B*C)。如果你输入的散列是(N*A*B) N可以是任何整数，那么你的输出就不会很好地分布。因为每次n变成C、2C、3C等，你的输出就会开始重复。也就是说，你的输出只会分布在C位。注意这里的C是(T / HCF(表大小，哈希))。

这个问题可以通过制造hcf1来消除。质数是很好的选择。

另一个有趣的现象是当T = 2^N时。这些将给出与所有输入哈希的低N位完全相同的输出。由于每个数都可以表示为2的幂，当我们对任意数取T的模时，我们将减去所有2的幂形式的数，即>= N，因此总能得到特定模式的数，取决于输入。这也是一个糟糕的选择。

类似地，T作为10^N也是不好的，因为类似的原因(模式是十进制数而不是二进制数)。

因此，质数往往会给出更好的分布结果，因此是表大小的好选择。

我想为Steve Jessop的回答补充一些东西(我不能评论，因为我没有足够的声誉)。但我找到了一些有用的材料。他的回答很有帮助，但他犯了一个错误:桶的大小不应该是2的幂。我引用Thomas Cormen, Charles Leisersen等人写的《算法导论》263页

When using the division method, we usually avoid certain values of m. For example, m should not be a power of 2, since if m = 2^p, then h(k) is just the p lowest-order bits of k. Unless we know that all low-order p-bit patterns are equally likely, we are better off designing the hash function to depend on all the bits of the key. As Exercise 11.3-3 asks you to show, choosing m = 2^p-1 when k is a character string interpreted in radix 2^p may be a poor choice, because permuting the characters of k does not change its hash value.

希望能有所帮助。