让我们说我使用线性探测来创建一个700到800万个元素之间的哈希来处理冲突。如何确定需要多少桶？
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没有完美的答案......桶的数量会影响内存使用和性能，并且特定元素更容易发生冲突（与您的哈希函数和表大小相结合 - 例如，素数的桶数趋向于比2的权力更宽容，你可能想要的桶越多。
因此，如果您需要精确调整，最好的方法是获取真实的数据并尝试一系列负载因子（即#surle中的＃元素），看看内存/性能权衡最适合您的位置。
如果你只是想要一个通常有用的负载因子作为出发点，如果你有一个中途不错的哈希函数，也许可以尝试.7到.8。换句话说，对于桶数来说，一个常用的球场数字将是800万/ .7或/ .8，即10到1140万。
如果你认真对待这个问题，并且没有其他充分理由坚持下去（例如，使用即时压缩支持元素删除而不是＆＃34;墓碑＆＃34;标记一次使用的桶，元素查找/删除必须跳过并继续探测），你应该放弃线性探测，因为它会比大多数替代方案给你带来更多的碰撞。