开始

 NSUInteger prime = 31;
 NSUInteger result = 1;

然后对于每一个原始元素

 result = prime * result + var

对于对象，你用0表示nil，否则它们的hashcode。

 result = prime * result + [var hash];

对于布尔值，使用两个不同的值

 result = prime * result + ((var)?1231:1237);

解释与归因

这不是tcurdt的作品，评论要求更多的解释，所以我相信编辑归因是公平的。

This algorithm was popularized in the book "Effective Java", and the relevant chapter can currently be found online here. That book popularized the algorithm, which is now a default in a number of Java applications (including Eclipse). It derived, however, from an even older implementation which is variously attributed to Dan Bernstein or Chris Torek. That older algorithm originally floated around on Usenet, and certain attribution is difficult. For example, there is some interesting commentary in this Apache code (search for their names) that references the original source.

最重要的是，这是一个非常古老，简单的哈希算法。它不是性能最好的，甚至在数学上也没有被证明是一个“好”算法。但它很简单，而且很多人长期使用它，效果很好，所以它有很大的历史支持。

坚持，当然一个更简单的方法来做到这一点是首先覆盖- (NSString)描述，并提供一个字符串表示你的对象状态(你必须在这个字符串中表示你的对象的整个状态)。

然后，只需提供以下哈希的实现:

- (NSUInteger)hash {
    return [[self description] hash];
}

这是基于这样的原则:“如果两个字符串对象相等(由isEqualToString:方法决定)，它们必须具有相同的散列值。”

来源:NSString类参考

记住，你只需要在isEqual为真时提供相等的哈希值。当isEqual为false时，散列不一定是不相等的，尽管假设它是不相等的。因此:

保持哈希简单。选择一个(或几个)成员变量是最有特色的。

例如，对于CLPlacemark，只有名称就足够了。是的，有2或3个不同的CLPlacemark具有完全相同的名称，但这是罕见的。使用这个散列。

@interface CLPlacemark (equal)
- (BOOL)isEqual:(CLPlacemark*)other;
@end

@implementation CLPlacemark (equal)

...

-(NSUInteger) hash
{
    return self.name.hash;
}


@end

注意，我没有指定城市、国家等。名字就足够了。也许是名称和CLLocation。

散列应该是均匀分布的。所以你可以使用^ (xor号)来组合几个成员变量

这就像

hash = self.member1.hash ^ self.member2.hash ^ self.member3.hash

这样哈希将被均匀分布。

Hash must be O(1), and not O(n)

那么在数组中要做什么呢?

再次,简单。你不必hash数组的所有成员。足以散列第一个元素，最后一个元素，计数，也许还有一些中间元素，就这样。

简单但效率低的方法是为每个实例返回相同的-hash值。否则，是的，您必须仅基于影响相等性的对象实现哈希。如果你在-isEqual中使用松散的比较(例如不区分大小写的字符串比较)，这是很棘手的。对于整型，你通常可以使用整型本身，除非你要和NSNumbers比较。

但是不要使用|=，它会饱和。使用^=代替。

随机有趣的事实:[[NSNumber numberWithInt:0] isEqual:[NSNumber numberWithInt: NO]]，但是[[NSNumber numberWithInt:0] hash] != [[NSNumber numberWithInt: NO] hash]。(rdar://4538282, 2006年5月5日开始营业)

开始

 NSUInteger prime = 31;
 NSUInteger result = 1;

然后对于每一个原始元素

 result = prime * result + var

对于对象，你用0表示nil，否则它们的hashcode。

 result = prime * result + [var hash];

对于布尔值，使用两个不同的值

 result = prime * result + ((var)?1231:1237);

解释与归因

这不是tcurdt的作品，评论要求更多的解释，所以我相信编辑归因是公平的。

This algorithm was popularized in the book "Effective Java", and the relevant chapter can currently be found online here. That book popularized the algorithm, which is now a default in a number of Java applications (including Eclipse). It derived, however, from an even older implementation which is variously attributed to Dan Bernstein or Chris Torek. That older algorithm originally floated around on Usenet, and certain attribution is difficult. For example, there is some interesting commentary in this Apache code (search for their names) that references the original source.

最重要的是，这是一个非常古老，简单的哈希算法。它不是性能最好的，甚至在数学上也没有被证明是一个“好”算法。但它很简单，而且很多人长期使用它，效果很好，所以它有很大的历史支持。

我自己只是在学习Objective-C，所以我不能特别地为这种语言说话，但在我使用的其他语言中，如果两个实例是“相等的”，它们必须返回相同的哈希值——否则当你试图将它们作为哈希表(或任何字典类型的集合)中的键时，你会遇到各种各样的问题。

另一方面，如果两个实例不相等，它们可能具有也可能不具有相同的哈希值——最好不是这样。这就是在哈希表上进行O(1)搜索和O(N)搜索的区别——如果你所有的哈希都发生冲突，你可能会发现搜索你的表并不比搜索一个列表好。

在最佳实践方面，您的哈希应该返回输入值的随机分布。这意味着，例如，如果您有一个double，但您的大多数值倾向于聚集在0到100之间，您需要确保这些值返回的哈希值在整个可能的哈希值范围内均匀分布。这将极大地提高你的表现。

有很多哈希算法，包括这里列出的几个。我尽量避免创建新的哈希算法，因为它可能会有很大的性能影响，所以使用现有的哈希方法并像您在示例中所做的那样按位进行某种组合是避免这种情况的好方法。