यहां हम गुणन विधि के साथ हैशिंग के बारे में चर्चा करेंगे। इसके लिए हम हैश फंक्शन का उपयोग करते हैं -
ℎ(𝑥) = ⌊𝑚𝑥𝐴⌋ 𝑚𝑜𝑑 𝑚
यहाँ A एक वास्तविक-मूल्यवान स्थिरांक है। इस पद्धति का लाभ यह है कि m का मान इतना महत्वपूर्ण नहीं है। हम m को 2 की घात भी ले सकते हैं। हालांकि A का कोई भी मान हैश फ़ंक्शन देता है, लेकिन A के कुछ मान दूसरों की तुलना में बेहतर होते हैं।
नुथ के अनुसार, हम ए के लिए सुनहरे अनुपात का उपयोग कर सकते हैं, तो ए होगा
$$A=\frac{\sqrt5-1}{2}=0.61803398$$
बेशक, कोई फर्क नहीं पड़ता कि ए के लिए क्या मूल्य चुना गया है। कबूतर सिद्धांत का तात्पर्य है कि यदि यू एनएम, तो एक हैश मान i और कुछ S ⊆ U आकार n होगा, जैसे कि h(x) =i सभी x के लिए एस में।
तो हम कह सकते हैं कि गुणा द्वारा हैशिंग सबसे खराब स्थिति हैशिंग द्वारा विभाजन के रूप में खराब है।