到目前为止，我们已经实现了三种缓存方式：首先我们设法构建唯一字符串，但是由于它的代价较高 ，于是我们使用了前缀树进行存储；又由于前缀树在实际操作中所花的时间和空间都有不令人满意之处， 我们又引入了二叉搜索树。那么二叉搜索树又有什么缺点呢？其实前文已经谈到过了，那就是从理论上来 说，它的时间复杂度相对前两个要高，在最坏情况下将会出现O(m * log(n))的时间复杂度——每次比较 两个前缀树需要耗费O(m)，共比较O(log(n))次。
很显然，与最理想的时间复杂度O(m)相比，其差距就在于n，也就是缓存空间中已有的元素数量。如果 元素越多，则n越大，log(n)也会随之增大，则耗费O(m)的“次数”也就越多。换句话说，如果我们要改 进性能，就要想办法减少比较次数。一个比较容易想到的做法便是对缓存空间中的n个元素进行“分组” ，在每次查询时首先使用很小的时间复杂度，确定被查询的表达式树处于哪个组中，然后只需要与这个组 中为数不多的几个元素进行比较便可。这样耗费O(m)的操作次数就少了，性能随之提高。
既然要进行分组，那么我们其实就是要从每个表达式树中提取“特征值”，再根据这个“特征值”进 行分组——不过这是有条件的，例如：
特征值计算要尽可能的快，否则光计算一次特征值就消耗大量时间，得不偿失。
根据特征值要能够快速确定分组，原因如第1点。
特征值要可以将元素尽可能地分散在不同组中，这样每个组里的元素会变得更少，更节省比较次数。
想到这里，您应该已经得出结论了……这不就是散列值吗？在.NET Framework中，一个对象的散列值 为一个32位整型数值，然后便可以从一个以Int32类型为键的字典中快速地获取一个“分组”，这就已经 满足了上述第2点要求。因此，问题的关键在于如何“快速”地求出一个表达式树的散列值，并且要使这 个散列值能够尽可能地分布均匀。一个表达式树的散列值，显然是由它内部的元素组成，因此我们只需要 遍历它的每个元素，将这些元素散列值结合为一个单一的散列值即可——这是一个O(m)的操作，非常高效 。
为此，老赵实现了一个ExpressionHasher类，用于计算一个表达式树的散列值，如下：
public class ExpressionHasher : ExpressionVisitor
{
public int Hash(Expression exp)
{
this.HashCode = 0;
this.Visit(exp);
return this.HashCode;
}
public int HashCode { get; protected set; }
protected virtual ExpressionHasher Hash(int value)
{
unchecked { this.HashCode += value; }
return this;
}
protected virtual ExpressionHasher Hash(bool value)
{
unchecked { this.HashCode += value ? 1 : 0; }
return this;
}
private static readonly object s_nullValue = new object();
protected virtual ExpressionHasher Hash(object value)
{
value = value ?? s_nullValue;
unchecked { this.HashCode += value.GetHashCode(); }
return this;
}
...
}