经过构造性能良好的哈希函数，能够减小冲突，但通常不可能彻底避免冲突，所以解决冲突是哈希法的另外一个关键问题。建立哈希表和查找哈希表都会遇到冲突，两种状况下解决冲突的方法应该一致。下面以建立哈希表为例，说明解决冲突的方法。经常使用的解决冲突方法有如下四种：html

开放定址法

这种方法也称再散列法，其基本思想是：当关键字key的哈希地址p=H（key）出现冲突时，以p为基础，产生另外一个哈希地址p1，若是p1仍然冲突，再以p为基础，产生另外一个哈希地址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。这种方法有一个通用的再散列函数形式：数组

Hi=（H（key）+d_i）% m   i=1，2，…，n函数

其中H（key）为哈希函数，m 为表长，d_i称为增量序列。增量序列的取值方式不一样，相应的再散列方式也不一样。主要有如下三种：性能

线性探测再散列

d_ii=1，2，3，…，m-1spa

这种方法的特色是：冲突发生时，顺序查看表中下一单元，直到找出一个空单元或查遍全表。指针

二次探测再散列

d_i=1²，-1²，2²，-2²，…，k²，-k²    ( k<=m/2 )orm

这种方法的特色是：冲突发生时，在表的左右进行跳跃式探测，比较灵活。xml

伪随机探测再散列

d_i=伪随机数序列。htm

具体实现时，应创建一个伪随机数发生器，（如i=(i+p) % m），并给定一个随机数作起点。blog

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。

若是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，仍是冲突，继续找下一个哈希地址为H3=（3 + 3）% 11 = 6，此时再也不冲突，将69填入5号单元。

若是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，此时再也不冲突，将69填入2号单元。

若是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，此时再也不冲突，将69填入8号单元。

再哈希法

这种方法是同时构造多个不一样的哈希函数：

H_i=RH₁（key）  i=1，2，…，k

当哈希地址H_i=RH₁（key）发生冲突时，再计算H_i=RH₂（key）……，直到冲突再也不产生。这种方法不易产生汇集，但增长了计算时间。

链地址法

这种方法的基本思想是将全部哈希地址为i的元素构成一个称为同义词链的单链表，并将单链表的头指针存在哈希表的第i个单元中，于是查找、插入和删除主要在同义词链中进行。链地址法适用于常常进行插入和删除的状况。

创建公共溢出区

这种方法的基本思想是：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，一概填入溢出表。