我來做一個比喻吧。 
我們有很多的小豬，每個的體重都不一樣，假設體重分佈比較平均(我們考慮到公斤級別)，我們按照體重來分,劃分成100個小豬圈。 
然後把每個小豬，按照體重趕進各自的豬圈裡，記錄檔案。

好了，如果我們要找某個小豬怎麼辦呢？我們需要每個豬圈，每個小豬的比對嗎？ 
當然不需要了。

我們先看看要找的這個小豬的體重，然後就找到了對應的豬圈了。 
在這個豬圈裡的小豬的數量就相對很少了。 
我們在這個豬圈裡就可以相對快的找到我們要找到的那個小豬了。

對應於hash演算法。 
就是按照hashcode分配不同的豬圈，將hashcode相同的豬放到一個豬圈裡。 
查詢的時候，先找到hashcode對應的豬圈，然後在逐個比較裡面的小豬。

所以問題的關鍵就是建造多少個豬圈比較合適。

如果每個小豬的體重全部不同（考慮到毫克級別)，每個都建一個豬圈，那麼我們可以最快速度的找到這頭豬。缺點就是，建造那麼多豬圈的費用有點太高了。

如果我們按照10公斤級別進行劃分，那麼建造的豬圈只有幾個吧，那麼每個圈裡的小豬就很多了。我們雖然可以很快的找到豬圈，但從這個豬圈裡逐個確定那頭小豬也是很累的。

所以，好的hashcode，可以根據實際情況，根據具體的需求，在時間成本(更多的豬圈，更快的速度)和空間本(更少的豬圈，更低的空間需求)之間平衡。

Hash演算法有很多很多種類。具體的可以參考之前我寫的Hash演算法的一些分析。本處給大家提供一個集合了很多使用的Hash演算法的類，應該可以滿足不少人的需要的：

Java程式碼 

常用的字串Hash函式還有ELFHash，APHash等等，都是十分簡單有效的方法。這些函式使用位運算使得每一個字元都對最後的函式值產生影響。另外還有以MD5和SHA1為代表的雜湊函式，這些函式幾乎不可能找到碰撞。

常用字串雜湊函式有BKDRHash，APHash，DJBHash，JSHash，RSHash，SDBMHash，PJWHash，ELFHash等等。對於以上幾種雜湊函式，我對其進行了一個小小的評測。

其中資料1為100000個字母和數字組成的隨機串雜湊衝突個數。資料2為100000個有意義的英文句子雜湊衝突個數。資料3為資料1的雜湊值與1000003(大素數)求模後儲存到線性表中衝突的個數。資料4為資料1的雜湊值與10000019(更大素數)求模後儲存到線性表中衝突的個數。

經過比較，得出以上平均得分。平均數為平方平均數。可以發現，BKDRHash無論是在實際效果還是編碼實現中，效果都是最突出的。APHash也是較為優秀的演算法。DJBHash,JSHash,RSHash與SDBMHash各有千秋。PJWHash與ELFHash效果最差，但得分相似，其演算法本質是相似的。

在資訊修競賽中，要本著易於編碼除錯的原則，個人認為BKDRHash是最適合記憶和使用的