线性探测法处理冲突

在哈希表中，散列函数的选取直接影响到表的性能。但即便选定了一个较好的散列函数，仍然可能会出现冲突，即两个或多个键值映射到了同一个槽上。为此，需要使用一种冲突处理方法，使得冲突尽可能地减少。

线性探测法（linear probing）是一种简单的冲突处理方法。它的基本思想是，如果一个槽已被占用，则线性探测法会检查相邻的下一个槽，如果还被占用，则继续往下查找，直到找到空槽为止。具体实现可以采用下列算法：

```

int hash(int key) {

return key % TABLE_SIZE;

}

void put(int key, int value) {

int index = hash(key);

while (table[index] != NULL && table[index]->key != key) {

index = (index + 1) % TABLE_SIZE;

}

if (table[index] != NULL) {

table[index]->value = value;

} else {

table[index] = new Entry(key, value);

}

}

int get(int key) {

int index = hash(key);

while (table[index] != NULL && table[index]->key != key) {

index = (index + 1) % TABLE_SIZE;

}

if (table[index] != NULL) {

return table[index]->value;

} else {

return -1;

}

}

```

这里的`TABLE_SIZE`是哈希表的大小，`Entry`是一个键值对的结构体。

线性探测法的优点是实现简单，空间效率高，不需要额外的空间来处理冲突。然而，它也有一些缺点：

1. 聚集性。线性探测法的一个重要问题是，它会导致槽的聚集性（clustering），即有一些槽比其他槽更容易被占用，这些槽会形成一些连续的块，而其他槽则很少被占用。这会导致查询和插入操作的效率降低，因为需要遍历更多的槽才能找到空槽或匹配的键值对。

2. 性能下降。当哈希表的填装因子（load factor）达到一定阈值时，线性探测法的性能会急剧下降。填装因子是指哈希表中实际存储的键值对数与哈希表大小之比。当填装因子接近1时，哈希表中空槽的数量很少，线性探测法找到空槽的概率也很小，导致需要遍历更多的槽才能插入新的键值对，效率降低。

3. 删除操作的麻烦。线性探测法使删除操作变得困难，因为删除操作会影响后续的查找和插入操作。一种常规的做法是，将删除的键值对标记为已删除，而不是真正删除它，这样查找操作仍可以在碰到已删除的键值对时继续往下查找。然而这种做法会导致填装因子增大，从而影响性能，因此需要周期性地对哈希表进行重建或重新散列操作。

综上，线性探测法是一种简单而常用的冲突处理方法，但也存在一些问题和限制。为此，在实际应用中需要根据具体需求和性能要求来选择合适的哈希表和冲突处理方法。