在Equals（）比较多个字段的大多数情况下，GetHash（）对一个字段或多个字段进行散列并不重要。您只需确保计算哈希值非常便宜（请不要分配）和快速（没有繁重的计算，当然也没有数据库连接），并提供良好的分布。

重型起吊应是Equals（）方法的一部分；哈希应该是一个非常便宜的操作，以便能够对尽可能少的项目调用Equal（）。

最后一个提示：不要依赖GetHashCode（）在多个应用程序运行中保持稳定。许多.Net类型不能保证它们的哈希代码在重新启动后保持不变，因此只能对内存中的数据结构使用GetHashCode（）的值。

ReSharper用户可以使用ReSharper->Edit->generate Code->Equality Members生成GetHashCode、Equals等。

// ReSharper's GetHashCode looks like this
public override int GetHashCode() {
    unchecked {
        int hashCode = Id;
        hashCode = (hashCode * 397) ^ IntMember;
        hashCode = (hashCode * 397) ^ OtherIntMember;
        hashCode = (hashCode * 397) ^ (RefMember != null ? RefMember.GetHashCode() : 0);
        // ...
        return hashCode;
    }
}

在Equals（）比较多个字段的大多数情况下，GetHash（）对一个字段或多个字段进行散列并不重要。您只需确保计算哈希值非常便宜（请不要分配）和快速（没有繁重的计算，当然也没有数据库连接），并提供良好的分布。

重型起吊应是Equals（）方法的一部分；哈希应该是一个非常便宜的操作，以便能够对尽可能少的项目调用Equal（）。

最后一个提示：不要依赖GetHashCode（）在多个应用程序运行中保持稳定。许多.Net类型不能保证它们的哈希代码在重新启动后保持不变，因此只能对内存中的数据结构使用GetHashCode（）的值。

我想把我的最新发现添加到我经常提到的这个主题中。

我当前的visual studio/项目设置提供了将元组自动重构为结构的功能。这将生成如下GetHashCode函数：

        public override int GetHashCode()
        {
            int hashCode = -2088324004;
            hashCode = hashCode * -1521134295 + AuftragGesperrt.GetHashCode();
            hashCode = hashCode * -1521134295 + Auftrag_gesperrt_von.GetHashCode();
            hashCode = hashCode * -1521134295 + Auftrag_gesperrt_am.GetHashCode();
            return hashCode;
        }

编辑：为了澄清AuftragGesperrt、Auftrag _gesperrt_von和Auftrag-gesperrt _am是财产。如果微软的开发人员使用这个功能，这可能是一个不错的解决方案。

我在使用上面选择的实现时遇到了浮点和小数的问题。

此测试失败（浮点数；哈希值相同，即使我将2个值切换为负值）：

        var obj1 = new { A = 100m, B = 100m, C = 100m, D = 100m};
        var obj2 = new { A = 100m, B = 100m, C = -100m, D = -100m};
        var hash1 = ComputeHash(obj1.A, obj1.B, obj1.C, obj1.D);
        var hash2 = ComputeHash(obj2.A, obj2.B, obj2.C, obj2.D);
        Assert.IsFalse(hash1 == hash2, string.Format("Hashcode values should be different   hash1:{0}  hash2:{1}",hash1,hash2));

但是这个测试通过了（int）：

        var obj1 = new { A = 100m, B = 100m, C = 100, D = 100};
        var obj2 = new { A = 100m, B = 100m, C = -100, D = -100};
        var hash1 = ComputeHash(obj1.A, obj1.B, obj1.C, obj1.D);
        var hash2 = ComputeHash(obj2.A, obj2.B, obj2.C, obj2.D);
        Assert.IsFalse(hash1 == hash2, string.Format("Hashcode values should be different   hash1:{0}  hash2:{1}",hash1,hash2));

我改变了我的实现，不再对原始类型使用GetHashCode，它似乎工作得更好

    private static int InternalComputeHash(params object[] obj)
    {
        unchecked
        {
            var result = (int)SEED_VALUE_PRIME;
            for (uint i = 0; i < obj.Length; i++)
            {
                var currval = result;
                var nextval = DetermineNextValue(obj[i]);
                result = (result * MULTIPLIER_VALUE_PRIME) + nextval;

            }
            return result;
        }
    }



    private static int DetermineNextValue(object value)
    {
        unchecked
        {

                int hashCode;
                if (value is short
                    || value is int
                    || value is byte
                    || value is sbyte
                    || value is uint
                    || value is ushort
                    || value is ulong
                    || value is long
                    || value is float
                    || value is double
                    || value is decimal)
                {
                    return Convert.ToInt32(value);
                }
                else
                {
                    return value != null ? value.GetHashCode() : 0;
                }
        }
    }

我通常会使用Josh Bloch精彩的有效Java中给出的实现。它很快，创建了一个很好的哈希，不太可能导致冲突。选择两个不同的素数，例如17和23，并执行以下操作：

public override int GetHashCode()
{
    unchecked // Overflow is fine, just wrap
    {
        int hash = 17;
        // Suitable nullity checks etc, of course :)
        hash = hash * 23 + field1.GetHashCode();
        hash = hash * 23 + field2.GetHashCode();
        hash = hash * 23 + field3.GetHashCode();
        return hash;
    }
}

正如评论中所指出的，你可能会发现最好选择一个大素数来乘。很显然486187639很好。。。虽然我见过的大多数小数字的例子都倾向于使用素数，但至少有一些类似的算法经常使用非素数。例如，在后面的FNV示例中，我使用的数字显然很好，但初始值不是质数。（不过乘法常数是质数。我不知道这有多重要。）

这比XORing散列码的常见做法要好，主要原因有两个。假设我们有一个具有两个int字段的类型：

XorHash(x, x) == XorHash(y, y) == 0 for all x, y
XorHash(x, y) == XorHash(y, x) for all x, y

顺便说一下，早期的算法是C#编译器当前用于匿名类型的算法。

这个页面提供了很多选项。我认为，在大多数情况下，上述内容“足够好”，而且非常容易记住并正确理解。FNV替代方案同样简单，但使用不同的常数和XOR代替ADD作为组合操作。它看起来像下面的代码，但正常的FNV算法对单个字节进行操作，因此这需要进行修改，以每个字节执行一次迭代，而不是每个32位哈希值。FNV也设计用于可变长度的数据，而我们在这里使用它的方式总是用于相同数量的字段值。对这个答案的评论表明，这里的代码实际上并不像上面的添加方法那样有效（在测试的示例案例中）。

// Note: Not quite FNV!
public override int GetHashCode()
{
    unchecked // Overflow is fine, just wrap
    {
        int hash = (int) 2166136261;
        // Suitable nullity checks etc, of course :)
        hash = (hash * 16777619) ^ field1.GetHashCode();
        hash = (hash * 16777619) ^ field2.GetHashCode();
        hash = (hash * 16777619) ^ field3.GetHashCode();
        return hash;
    }
}

请注意，需要注意的一点是，理想情况下，您应该防止在将其添加到依赖于哈希代码的集合后，对等式敏感（因此对哈希代码敏感）的状态发生变化。

根据文件：

可以为不可变引用类型重写GetHashCode。通常，对于可变引用类型，只有在以下情况下才应重写GetHashCode：您可以从不可变的字段计算哈希代码；或当可变对象包含在依赖其哈希代码的集合中时，可以确保该对象的哈希代码不会更改。

FNV文章的链接已断开，但这是互联网档案馆的一份副本：永恒的困惑-哈希的艺术