我想说，这个链接的第一个答案是我找到的关于这个问题的最清晰的答案。

考虑键K ={0,1，…，100}和一个哈希表，其中桶数为m = 12。因为3是12的因数，所以是3倍数的键将被散列到是3倍数的存储桶中:

键{0,12、24、36…}将被散列到bucket 0。 键{3,15日,27日,39岁,…}将被散列到桶3。 键{42 6日,18日,30日,…}将被散列到桶6。 键{9日,21日,33岁,45岁,…}将被散列到桶9。

如果K是均匀分布的(即K中的每个键出现的可能性都是相等的)，那么m的选择就不是那么关键了。但是，如果K不是均匀分布的呢?想象最有可能出现的键是3的倍数。在这种情况下，所有不是3倍数的桶都很可能是空的(这在哈希表性能方面非常糟糕)。

这种情况比看起来更常见。例如，想象一下，您正在根据对象在内存中的存储位置来跟踪它们。如果您的计算机的字大小是4个字节，那么您将哈希键是4的倍数。不用说，选择m是4的倍数将是一个糟糕的选择:你将有3m/4个桶完全空了，所有的键都在剩下的m/4个桶中碰撞。

一般来说:

K中每一个与桶数m有公因数的键都将被哈希为这个因数的倍数。

因此，为了尽量减少碰撞，减少m和k的元素之间的公因数的数量是很重要的，这是如何实现的呢?通过选择m是一个因数很少的数，一个质数。

来自马里奥的回答。

http://computinglife.wordpress.com/2008/11/20/why-do-hash-functions-use-prime-numbers/

解释得很清楚，还有图片。

编辑:作为一个总结，使用质数是因为当数值乘以所选质数并将它们全部相加时，获得唯一值的可能性最大。例如，给定一个字符串，将每个字母的值与质数相乘，然后将它们全部相加，就会得到它的哈希值。

一个更好的问题是，为什么是数字31?

博士tl;

Index [hash(input)%2]将导致所有可能哈希值的一半和一段值发生冲突。Index [hash(input)%prime]导致所有可能哈希值中的<2的碰撞。将除数固定为表的大小还可以确保数字不能大于表。

Primes are unique numbers. They are unique in that, the product of a prime with any other number has the best chance of being unique (not as unique as the prime itself of-course) due to the fact that a prime is used to compose it. This property is used in hashing functions. Given a string “Samuel”, you can generate a unique hash by multiply each of the constituent digits or letters with a prime number and adding them up. This is why primes are used. However using primes is an old technique. The key here to understand that as long as you can generate a sufficiently unique key you can move to other hashing techniques too. Go here for more on this topic about http://www.azillionmonkeys.com/qed/hash.html

http://computinglife.wordpress.com/2008/11/20/why-do-hash-functions-use-prime-numbers/

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。