原文网址：hash冲突的4种解决方案_IT利刃出鞘的博客-CSDN博客
简介
解决hash冲突（哈希冲突）有以下四种方法：
- 链地址法
- 再哈希法
- 建立公共溢出区
- 开放定址法
法1：链地址法
对于相同的哈希值，使用链表进行连接。（HashMap使用此法）
优点
- 处理冲突简单，无堆积现象。即非同义词决不会发生冲突，因此平均查找长度较短；
- 适合总数经常变化的情况。（因为拉链法中各链表上的结点空间是动态申请的）
- 占空间小。装填因子可取α≥1，且结点较大时，拉链法中增加的指针域可忽略不计
- 删除结点的操作易于实现。只要简单地删去链表上相应的结点即可。
缺点
- 查询时效率较低。（存储是动态的，查询时跳转需要更多的时间）
- 在key-value可以预知，以及没有后续增改操作时候，开放定址法性能优于链地址法。
- 不容易序列化
法2：再哈希法
提供多个哈希函数，如果第一个哈希函数计算出来的key的哈希值冲突了，则使用第二个哈希函数计算key的哈希值。
优点
- 不易产生聚集
缺点
- 增加了计算时间
法3：建立公共溢出区
将哈希表分为基本表和溢出表两部分，凡是和基本表发生冲突的元素，一律填入溢出表。
法4：开放定址法
当关键字key的哈希地址p =H（key）出现冲突时，以p为基础，产生另一个哈希地址p1，若p1仍然冲突，再以p为基础，产生另一个哈希地址p2，…，直到找出一个不冲突的哈希地址pi ，将相应元素存入其中。
即：Hi=（H（key）+di）% m （i=1，2，…，n）
开放定址法有下边三种方式：
- 线性探测再散列
- 顺序查看下一个单元，直到找出一个空单元或查遍全表
- di=1，2，3，…，m-1
- 二次(平方)探测再散列
- 在表的左右进行跳跃式探测，直到找出一个空单元或查遍全表
- di=1^2，-1^2，2^2，-2^2，…，k^2，-k^2 ( k<=m/2 )
- 伪随机探测再散列
- 建立一个伪随机数发生器，并给一个随机数作为起点
- 例如，已知哈希表长度m=11，哈希函数为：H（key）= key % 11，则H（47）=3，H（26）=4，H（60）=5，假设下一个关键字为69，则H（69）=3，与47冲突。
如果用线性探测再散列处理冲突，下一个哈希地址为H1=（3 + 1）% 11 = 4，仍然冲突，再找下一个哈希地址为H2=（3 + 2）% 11 = 5，还是冲突，继续找下一个哈希地址为H3=（3 + 3）% 11 = 6，此时不再冲突，将69填入5号单元。
如果用二次探测再散列处理冲突，下一个哈希地址为H1=（3 + 12）% 11 = 4，仍然冲突，再找下一个哈希地址为H2=（3 – 12）% 11 = 2，此时不再冲突，将69填入2号单元。
如果用伪随机探测再散列处理冲突，且伪随机数序列为：2，5，9，……..，则下一个哈希地址为H1=（3 + 2）% 11 = 5，仍然冲突，再找下一个哈希地址为H2=（3 + 5）% 11 = 8，此时不再冲突，将69填入8号单元。
di=伪随机数序列。具体实现时，应建立一个伪随机数发生器，（如i=(i+p) % m），并给定一个随机数做起点。
优点
- 容易序列化
- 若可预知数据总数，可以创建完美哈希数列
缺点
- 占空间很大。（开放定址法为减少冲突，要求装填因子α较小，故当结点规模较大时会浪费很多空间）
- 删除节点很麻烦。不能简单地将被删结点的空间置为空，否则将截断在它之后填人散列表的同义词结点的查找路径。这是因为各种开放地址法中，空地址单元(即开放地址)都是查找失败的条件。因此在用开放地址法处理冲突的散列表上执行删除操作，只能在被删结点上做删除标记，而不能真正删除结点。
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