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哈希表（Hash Table）是一种数据结构，能够在平均常数时间内完成查找和插入操作，因其速度快而广泛应用于多种场景。虽然哈希表具有高效查询的优势，但基于数组实现的哈希表存在一些限制，如无法进行有序遍历等。
线性探测法（Linear probing）
在哈希表无法找到空位置时，不再继续寻找，而是朝着数组的末尾依次检查，直到找到一个空槽。这种方法简单易行，但在碰撞发生时可能需要进行多次探测，影响其性能。二次探测法（Quadratic probing）
方法与线性探测类似，但在遇到冲突后，采用二次方的间隔进行下一次探测。例如，第一次冲突后，尝试间隔的位置（1, 3, 5等），直到找到空槽。再哈希法（Uniform probing）
在遇到冲突后，使用一种新的哈希函数重新计算插入位置，直到找到一个空槽。这种方法能够有效减少碰撞概率，但需要额外的计算开销。链地址法（Chain addressing）
不同关键字经过哈希化后指向同一个数组位置时，使用链表的形式存储多个键值对，通过链表的遍历解决冲突。下面的代码展示了一个基于线性探测法的哈希表实现。该实现使用数组来模拟哈希表，并通过线性探测法解决冲突。
package com.tool.wpn.quicksort;public class HashTableLin { private static final String TAG = "HashTableLin"; private DataItem[] hashArray; private int(arraySize; private DataItem nonItem; HashTableLin(int size) { arraySize = size; hashArray = new DataItem[arraySize]; nonItem = new DataItem(-1); } ...其他方法如插入、查找、删除等...} private void hashLin() { int size = 20; HashTableLin hashTable = new HashTableLin(size); hashTable.insert(new DataItem(10)); hashTable.insert(new DataItem(50)); hashTable.insert(new DataItem(60)); hashTable.insert(new DataItem(11)); hashTable.insert(new DataItem(21)); hashTable.insert(new DataItem(54)); // 显示哈希表状态 // ...} 通过以上实现和调用示例，可以清晰地看到线性探测哈希表的工作流程及其应用场景。这种方法在实际开发中尤其适用于需要频繁插入和查找操作的场合，尽管在最坏情况下可能需要进行多次探测，但整体性能依然较高。
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