Goodrich和Tamassia从超过50,000个英语单词(由Unix的两个变体提供的单词列表的并集组成)中计算出，使用常量31、33、37、39和41在每种情况下产生的碰撞将少于7次。这可能是如此多的Java实现选择此类常量的原因。

参见Java中的数据结构和算法的9.2节哈希表(第522页)。

尼尔·科菲解释了为什么在熨平偏差下使用31。

基本上，使用31可以为哈希函数提供更均匀的集位概率分布。

在最新版本的JDK中，仍然使用31。https://docs.oracle.com/en/java/javase/12/docs/api/java.base/java/lang/String.html hashCode ()

哈希字符串的目的是

唯一(让我们看看hashcode计算文档中的运算符^，它有助于唯一) 计算成本低

31是可以放入8位(= 1字节)寄存器的最大值，是可以放入1字节寄存器的最大素数，是奇数。

31乘以<<5然后减去自己，因此需要廉价的资源。

Java字符串hashCode()和31

这是因为31有一个很好的属性——它的乘法运算可以被逐位移位取代，这比标准乘法运算快得多:

31 * i == (i << 5) - i

根据Joshua Bloch的《Effective Java》(这本书再怎么推荐都不为过，多亏了stackoverflow上不断的提及，我才买了这本书):

选择值31是因为它是一个奇质数。如果它是偶数并且乘法溢出，信息就会丢失，因为乘2相当于移位。使用质数的优势不太明显，但它是传统的。31的一个很好的属性是乘法可以被移位和减法代替，以获得更好的性能:31 * i == (i << 5) - i。现代虚拟机自动进行这种优化。

(摘自第3章第9项:重写equals时总是重写hashcode，第48页)

You can read Bloch's original reasoning under "Comments" in http://bugs.java.com/bugdatabase/view_bug.do?bug_id=4045622. He investigated the performance of different hash functions in regards to the resulting "average chain size" in a hash table. P(31) was one of the common functions during that time which he found in K&R's book (but even Kernighan and Ritchie couldn't remember where it came from). In the end he basically had to choose one and so he took P(31) since it seemed to perform well enough. Even though P(33) was not really worse and multiplication by 33 is equally fast to calculate (just a shift by 5 and an addition), he opted for 31 since 33 is not a prime:

剩下的 第四，我可能会选择P(31)，因为它是RISC上最便宜的计算方法 机器(因为31是2的2次幂之差)P (33) 同样，计算起来很便宜，但它的性能稍微差一些，并且 33是合数，这让我有点紧张。

因此，推理并不像这里的许多答案所暗示的那样理性。但我们都善于在做出直觉决定后提出理性的理由(甚至布洛赫也可能倾向于这样)。