虽然这链接到Android文档(Wayback Machine)和我自己在Github上的代码，但它一般适用于Java。我的答案是dmeister的答案的扩展，只是代码更容易阅读和理解。

@Override 
public int hashCode() {

    // Start with a non-zero constant. Prime is preferred
    int result = 17;

    // Include a hash for each field.

    // Primatives

    result = 31 * result + (booleanField ? 1 : 0);                   // 1 bit   » 32-bit

    result = 31 * result + byteField;                                // 8 bits  » 32-bit 
    result = 31 * result + charField;                                // 16 bits » 32-bit
    result = 31 * result + shortField;                               // 16 bits » 32-bit
    result = 31 * result + intField;                                 // 32 bits » 32-bit

    result = 31 * result + (int)(longField ^ (longField >>> 32));    // 64 bits » 32-bit

    result = 31 * result + Float.floatToIntBits(floatField);         // 32 bits » 32-bit

    long doubleFieldBits = Double.doubleToLongBits(doubleField);     // 64 bits (double) » 64-bit (long) » 32-bit (int)
    result = 31 * result + (int)(doubleFieldBits ^ (doubleFieldBits >>> 32));

    // Objects

    result = 31 * result + Arrays.hashCode(arrayField);              // var bits » 32-bit

    result = 31 * result + referenceField.hashCode();                // var bits » 32-bit (non-nullable)   
    result = 31 * result +                                           // var bits » 32-bit (nullable)   
        (nullableReferenceField == null
            ? 0
            : nullableReferenceField.hashCode());

    return result;

}

EDIT

通常，当重写hashcode(…)时，还需要重写equals(…)。所以对于那些将要或已经实现等于的人，这里有一个来自我的Github的很好的参考…

@Override
public boolean equals(Object o) {

    // Optimization (not required).
    if (this == o) {
        return true;
    }

    // Return false if the other object has the wrong type, interface, or is null.
    if (!(o instanceof MyType)) {
        return false;
    }

    MyType lhs = (MyType) o; // lhs means "left hand side"

            // Primitive fields
    return     booleanField == lhs.booleanField
            && byteField    == lhs.byteField
            && charField    == lhs.charField
            && shortField   == lhs.shortField
            && intField     == lhs.intField
            && longField    == lhs.longField
            && floatField   == lhs.floatField
            && doubleField  == lhs.doubleField

            // Arrays

            && Arrays.equals(arrayField, lhs.arrayField)

            // Objects

            && referenceField.equals(lhs.referenceField)
            && (nullableReferenceField == null
                        ? lhs.nullableReferenceField == null
                        : nullableReferenceField.equals(lhs.nullableReferenceField));
}

我在arrays . deephashcode(…)周围使用了一个小包装器，因为它可以正确地处理作为参数提供的数组

public static int hash(final Object... objects) {
    return Arrays.deepHashCode(objects);
}

最好的实现?这是一个很难回答的问题，因为这取决于使用模式。

Josh Bloch的Effective Java在第8项(第二版)中提出了几乎所有情况下合理的良好实现。最好的办法是去查一下，因为作者在那里解释了为什么这种方法是好的。

简短的版本

Create a int result and assign a non-zero value. For every field f tested in the equals() method, calculate a hash code c by: If the field f is a boolean: calculate (f ? 0 : 1); If the field f is a byte, char, short or int: calculate (int)f; If the field f is a long: calculate (int)(f ^ (f >>> 32)); If the field f is a float: calculate Float.floatToIntBits(f); If the field f is a double: calculate Double.doubleToLongBits(f) and handle the return value like every long value; If the field f is an object: Use the result of the hashCode() method or 0 if f == null; If the field f is an array: see every field as separate element and calculate the hash value in a recursive fashion and combine the values as described next. Combine the hash value c with result: result = 37 * result + c Return result

这将导致在大多数使用情况下哈希值的适当分布。

当组合哈希值时，我通常使用boost c++库中使用的组合方法，即:

seed ^= hasher(v) + 0x9e3779b9 + (seed<<6) + (seed>>2);

这在确保平均分配方面做得相当好。有关这个公式如何工作的一些讨论，请参阅StackOverflow的帖子:boost::hash_combine中的魔术数字

在http://burtleburtle.net/bob/hash/doobs.html上有关于不同哈希函数的很好的讨论

首先确保equals被正确实现。摘自一篇IBM DeveloperWorks文章:

对称性:对于两个参考，a和b，当且仅当b等于(a)时，a等于(b) 自反性:对于所有非空引用，a.equals(a) 及物性:如果a等于(b) b等于(c)，那么a等于(c)

然后确保它们与hashCode的关系尊重联系人(来自同一篇文章):

与hashCode()的一致性:两个相等的对象必须具有相同的hashCode()值

最后，一个好的哈希函数应该努力接近理想的哈希函数。

标准实现很弱，使用它会导致不必要的冲突。想象一个

class ListPair {
    List<Integer> first;
    List<Integer> second;

    ListPair(List<Integer> first, List<Integer> second) {
        this.first = first;
        this.second = second;
    }

    public int hashCode() {
        return Objects.hashCode(first, second);
    }

    ...
}

Now,

new ListPair(List.of(a), List.of(b, c))

and

new ListPair(List.of(b), List.of(a, c))

List的乘数具有相同的hashCode，即31*(a+b) + c。hashCode在这里被重用。显然，碰撞是不可避免的，但产生不必要的碰撞只是……不必要的。

There's nothing substantially smart about using 31. The multiplier must be odd in order to avoid losing information (any even multiplier loses at least the most significant bit, multiples of four lose two, etc.). Any odd multiplier is usable. Small multipliers may lead to faster computation (the JIT can use shifts and additions), but given that multiplication has latency of only three cycles on modern Intel/AMD, this hardly matters. Small multipliers also leads to more collision for small inputs, which may be a problem sometimes.

使用质数是没有意义的，因为质数在环Z/(2**32)中没有意义。

因此，我建议使用随机选择的大奇数(可以选择质数)。由于i86/amd64 cpu可以使用更短的指令来匹配一个有符号字节的操作数，因此对于像109这样的乘法器来说，速度优势很小。为了最小化冲突，可以使用类似0x58a54cf5的值。

在不同的地方使用不同的乘数是有帮助的，但可能不足以证明额外的工作是合理的。