关于自定义比较List的指定的部分属性，进行去重，对Hash了解的比较少，这个方法稳定可靠吗，17*23起什么作用呢
public class EntityModelComparer : IEqualityComparer<FileEventModel>
{
public bool Equals(FileEventModel x,FileEventModely)
{
// 根据需要去重的属性进行比较
return x.FileName == y.FileName &&
x.CreateTime == y.CreateTime &&
x.ModifyTime == y.ModifyTime;
}
public int GetHashCode(FileEventModel obj)
{
// 根据所有需要比较的属性生成哈希码
int hash = 17;
hash = hash * 23 + obj.FileName.GetHashCode();
hash = hash * 23 + obj.CreateTime.GetHashCode();
hash = hash * 23 + obj.ModifyTime.GetHashCode();
return hash;
}
}
可靠！绝对可靠！
事实上只要Equals方法没问题，无论GetHashCode怎么写，哪怕返回一个常数，你的程序也不会有问题，只是效率会比较差。
Hash有种翻译叫散列，步骤大致如下：
存储过程：
1、获取对象Hash值，据此为对象寻找一个内存位置；
2、如果该位置没有对象，存储之；
3、如果该位置有对象，（注意，不同对象可能有相同Hash值，导致位置被占用，再判断是否相等），且与要存储的对象相等，无需操作。
4、如果该位置有对象，且与要存储的对象不相等，寻找相邻位置，进入步骤2。
读取过程：
1、获取对象Hash值，找到Hash值位置的对象；
2、如果有对象，判断是否相等，如相等直接返回；不相等则选择相邻位置，直到找到；或找到未存储对象的位置，即找不到；
所以Hash一定要够‘散’，尽量防止出现不同对象占有一个HashCode，具体的做法可以找相关资料，其具体算法与质数有关
可以的，微软这个设计类似跳表。
所以hash是跳跃入口，也就是返回的hash 都一样，直接返回0，也不影响结果，只影响性能。
至于后面那个其实就是普通加权散列，如果玩线性代数，你就当向量特征看都行，倒不必特别纠结。毕竟你问“稳定可靠”，要不要他都“稳定可靠”，加了他只是因为跳表查询更快
【以下回答由 GPT 生成】
答案：
使用Hash List进行去重的方法是稳定可靠的。根据定义的EntityModelComparer类，它实现了IEqualityComparer接口，并在Equals方法中指定了如何比较两个FileEventModel对象。同时，在GetHashCode方法中根据所有需要比较的属性生成哈希码。这样做可以确保相同的FileEventModel对象具有相同的哈希码，从而能够在Hash List中进行准确的去重操作。
生成哈希码时使用17乘以23并加上属性的哈希码是为了避免哈希冲突并尽量保持散列性。哈希码的作用是将对象映射到哈希表中，并在哈希表中进行快速查找。在这种实现中，将17乘以23并加上属性的哈希码是为了生成一个较大的哈希码，从而减少哈希冲突的发生。17和23是两个质数，选择质数可以增加哈希算法的散列性，减少哈希冲突的概率，提高哈希表的性能和查找效率。
希望对你有所帮助！