我有一个关于负载因素的混淆。一些消息来源说，只是哈希表中的密钥数除以每个时隙的预期链长相同的总槽数。但那只是简单的统一哈希吧？
假设哈希表T有n个元素，我们通过使用h'（k）= k mod 2m对它们进行重新分类，通过重新分配槽T [0]中的元素将T扩展为T1。如果h（k）<1，则T1的散列函数是h（k）= k mod 2m。 1和k mod m如果h（k）> = 1.很多消息来源说我们“扩展并重新调整以保持负载系数（这意味着预期的链长是否仍然相同？）因为这不是简单的均匀散列，我认为任何密钥k进入一个槽的概率是（1/4 + 1/2（m-1））。 对于密钥k（随机选择），首先评估h（k）（有50-50的机会是小于1还是大于或等于1）然后如果它小于1，则密钥k只有两个方式 - 插槽0或插槽m。因此，概率为1/4（1/2 * 1/2）但是如果它大于或等于1，则它具有m-1个槽并且可以输入任何概率（1/2 * 1 / m-1） 。所以预期的链长现在是n / 4 + n / 2（m-1）。我是在正确的轨道上吗？
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线性散列的计算应与＆＃34;非线性＆＃34;相同。散列。使用特定初始数量的桶，散列值的均匀分布将导致均匀放置。通过足够的扩展来使表的大小加倍，这些值中的每一个将通过增量重新散列在更大的空间上随机分割，并且新值也将分布在更大的空间上。随着表格扩展到该长度，每个点在增量上同样可能位于（初始桶位置）和（2x初始桶位置）。
有一篇论文here详细介绍了在不同情况下（不仅仅是平均值）的链长计算，特别是线性散列。