标准库中所有的基本数据类型都是遵守 Hashable 协议的，它们包括字符串，整数，浮点数以及布尔值。不带有关联值得枚举类型也会自动遵守 Hashable。
Dictionary 要求它的Key类型需要遵守 Hashable协议，如果你想要将自定义类型用作字典的键，那么你必须手动为你的类型添加 Hashable 并满足它，这需要你实现 hashValue 属性。另外，因为 Hashable 本身是对 Equatable 的扩展，因此还需要为你的类型重载 == 运算符。 你的实现必须保证哈希不变原则：两个同样的实例（由你实现的 == 定义相同），必须拥有同样的哈希值。不过反过来不必为真：两个相同的哈希值的实例不一定需要相等。
不同的哈希值的数量是有限制，然而很多可以被哈希的类型（比如字符串）的个数是无穷的。哈希值可能重复这一特性，意味着 Dictionary 必须能够处理哈希碰撞。
优秀哈希算法的第二个特质是它应该很快。如果你的 hashValue 实现要消耗太多时间，那么它很可能会拖慢你的程序，让你从字典的 O(1)特性中得到的好处损失殆尽。
写一个能同时做到这些要求的哈希算法并不容易。对于一些由本身就是 Hashable 的数据类型组成的类型来说，将成员的哈希值进行 “异或”(XOR) 运算往往是一个不错的起点：
//Hashable 要求
struct Person {
var name: String
var zipCode: Int
var birthday: Date
}
extension Person: Equatable {
static func ==(lhs: Person, rhs: Person) -> Bool {
return lhs.name == rhs.name
&& lhs.zipCode == rhs.zipCode
&& lhs.birthday == rhs.birthday
}
}
extension Person: Hashable {
var hashValue: Int {
return name.hashValue ^ zipCode.hashValue ^ birthday.hashValue
}
}
异或计算方法的一个限制是，这个操作本身是左右对称的（也就是说 a^b == b^a），对于某些数据的哈希计算，这有时会造成不必要的碰撞。你可以添加一个位旋转并混合使用它们来避免这个问题。
