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处理冲突的几种方法：

一、 开放定址法

Hi=(H(key) + di) MOD m i=1,2,...k(k<=m-1)其中H(key)为哈希函数；m为哈希表表长；di为增量序列。

开放定址法根据步长不同可以分为３种：

1）线性探查法(Linear Probing)：di=1,2,3,...,m-1
　 简单地说就是以当前冲突位置为起点，步长为１循环查找，直到找到一个空的位置就把元素插进去，循环完了都找不到说明容器满了。就像你去一条街上的店里吃饭，问了第一家被告知满座，然后挨着一家家去问是否有位置一样。

2）线性补偿探测法：di=Ｑ　下一个位置满足 Hi=(H(key) + Ｑ) mod m i=1,2,...k(k<=m-1) ，要求 Q 与 m 是互质的，以便能探测到哈希表中的所有单元。
继续用上面的例子，现在你不是挨着一家家去问了，拿出计算器算了一下，然后隔Ｑ家问一次有没有位置。

3）伪随机探测再散列：di=伪随机数序列。还是那个例子，这是完全根据心情去选一家店来问了

缺点：

• 这种方法建立起来的hash表当冲突多的时候数据容易堆聚在一起，这时候对查找不友好；
• 删除结点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。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
• 当空间满了，还要建立一个溢出表来存多出来的元素。

二、再哈希法

Hi = RHi（key），i=1,2,...k
RHi均是不同的哈希函数，即在同义词产生地址冲突时计算另一个哈希函数地址，直到不发生冲突为止。这种方法不易产生聚集，但是增加了计算时间。

缺点：增加了计算时间。

三、建立一个公共溢出区

假设哈希函数的值域为[0,m-1]，则设向量HashTable[0...m-1]为基本表，每个分量存放一个记录，另设立向量OverTable[0....v]为溢出表。所有关键字和基本表中关键字为同义词的记录，不管他们由哈希函数得到的哈希地址是什么，一旦发生冲突，都填入溢出表。

简单地说就是搞个新表存冲突的元素。

四、链地址法（拉链法）

将所有关键字为同义词的记录存储在同一线性链表中，也就是把冲突位置的元素构造成链表。

拉链法的优点:

• 拉链法处理冲突简单，且无堆积现象，即非同义词决不会发生冲突，因此平均查找长度较短；
• 由于拉链法中各链表上的结点空间是动态申请的，故它更适合于造表前无法确定表长的情况；
• 在用拉链法构造的散列表中，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。

拉链法的缺点：

• 指针需要额外的空间，故当结点规模较小时，开放定址法较为节省空间，而若将节省的指针空间用来扩大散列表的规模，可使装填因子变小，这又减少了开放定址法中的冲突，从而提高平均查找速度

hash冲突后处理

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原文地址：https://www.cnblogs.com/zzq-include/p/12586659.html