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2026-07-16 08:56:05 +00:00 · 2025-01-14 03:42:21 +08:00
parent ceef41be19
commit 2b5bd017b9
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@@ -661,7 +661,7 @@ index = hash(key) % capacity

 觀察發現，每種雜湊演算法的最後一步都是對大質數 $1000000007$ 取模，以確保雜湊值在合適的範圍內。值得思考的是，為什麼要強調對質數取模，或者說對合數取模的弊端是什麼？這是一個有趣的問題。

-先丟擲結論：**使用大質數作為模數，可以最大化地保證雜湊值的均勻分佈**。因為質數不與其他數字存在公約數，可以減少因取模操作而產生的週期性模式，從而避免雜湊衝突。
+先給出結論：**使用大質數作為模數，可以最大化地保證雜湊值的均勻分佈**。因為質數不與其他數字存在公約數，可以減少因取模操作而產生的週期性模式，從而避免雜湊衝突。

 舉個例子，假設我們選擇合數 $9$ 作為模數，它可以被 $3$ 整除，那麼所有可以被 $3$ 整除的 `key` 都會被對映到 $0$、$3$、$6$ 這三個雜湊值。