diff --git a/docs/chapter_hashing/hash_collision.md b/docs/chapter_hashing/hash_collision.md
index d2d2f54f5..e2ca18e51 100644
--- a/docs/chapter_hashing/hash_collision.md
+++ b/docs/chapter_hashing/hash_collision.md
@@ -8,12 +8,13 @@ comments: true
 
 **哈希冲突会严重影响哈希表的实用性**。试想一下，如果在哈希表中总是查找到错误的结果，那么我们肯定不会继续使用这样的数据结构了。
 
-然而，即使我们设计了一个足够好的「哈希函数」，却仍然无法杜绝哈希冲突问题，这是因为：
+!!! question "为什么会出现哈希冲突？"
 
-- 哈希表的桶的大小（地址范围）是有限的，只要数据量足够大，理论上一定会出现冲突；
-- 哈希函数很难使键值对完全均匀分布，这也增大了冲突发生的可能性。
+    因为 **哈希函数的输入空间往往远大于输出空间**，所以不可避免地会出现多个输入产生相同输出的情况。比如，输入空间是全体整数，输出空间是一个固定大小的桶（数组）的索引范围，那么必定会有多个整数同时映射到一个桶索引。
 
-虽然理论上哈希冲突无法避免，但我们仍然可以在数据结构与算法的层面缓解冲突问题，尽量保证哈希表的增删查改操作效率。**常见的哈希冲突的解决方案有「链式地址」和「开放寻址」**。
+虽然理论上哈希冲突难以避免，**但我们仍然可以在数据结构层面上缓解哈希冲突所带来的负面影响**，尽量保证哈希表的增删查改操作效率。
+
+常见的哈希冲突的解决方案有「链式地址」和「开放寻址」。
 
 ## 链式地址