在计算机科学中，哈希函数被广泛应用于数据结构、数据库和密码学等领域。尽管哈希函数能够快速地将输入数据映射到固定大小的哈希值，但由于不同输入可能产生相同的哈希值，哈希冲突不可避免。解决哈希冲突是确保哈希表等数据结构高效运行的关键。
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开放地址法通过探测来寻找空槽，具体的探测方式包括：
链地址法使用链表来解决冲突。每个哈希桶（槽位）存储一个链表的头指针，发生冲突时将新元素添加到链表中。
示例：优点是插入和删除操作简单且性能稳定，但当冲突多时，链表过长会导致查询效率下降。
再哈希是对哈希值重新计算以寻找新位置的方法。这通常用于开放地址法中。
示例：当哈希表的负载因子超过一定阈值时，可以选择增加哈希表的大小。例如，从10增加到20。扩展哈希表后，需要重新计算每个元素的哈希值，并将其插入新的表中。
示例：选择合适的哈希函数能够显著减少哈希冲突的发生。设计更复杂的哈希函数时，目标是确保不同的输入均匀地分布到哈希表中。
示例：哈希冲突是数据结构设计中必须面对的重要问题。选择合适的冲突解决策略取决于具体应用场景和数据特性。无论是开放地址法、链地址法，还是再哈希和增加哈希表大小，各种方法都有其优缺点。在实际应用中，综合考虑性能和内存开销，选择最适合的方案，将有助于提升系统的整体效率。