我正在查看this StackOverflow回答以更好地理解哈希并看到以下内容（关于我们需要在恒定时间内获取桶大小的事实）：
如果你使用线性探测或双重散列之类的东西，找到散列到相同值的所有项目意味着你需要散列值，然后遍历＆＃34;链接＆＃34;表中的非空项目，以查找有多少哈希值相同的值。但是，对于散列到相同值的项目数量，它不是线性的 - 它与散列到相同或冲突值的项目数量呈线性关系。
这是什么意思，它对于散列到相同或相反值的物品数量呈线性关系？＆＃34;？它不会与散列表中的项目总数呈线性关系，因为它可能需要在线性探测期间遍历每个值吗？我不明白为什么它必须经历碰撞的那些。
例如，如果我在哈希表上使用线性探测（步长1）并且我有不同的键（不冲突，所有哈希到唯一值）映射到奇数索引槽1,3,5,7,9.....然后，我想要插入所有散列为2的键，所以我用这些键填充所有偶数索引点。如果我想知道有多少键哈希到2，那么我不需要遍历整个哈希表吗？但是，我不仅仅是迭代到具有相同或碰撞值的项目，因为奇数索引槽不会发生冲突。
答案 0 :(得分：1)
哈希表在概念上类似于链表的数组（表）（表中的 bucket ）。区别在于您如何管理和访问该数组：使用函数生成用于计算数组索引的数字。
一旦你有两个元素放在同一个桶中（相同的计算值，即collission），那么问题就变成了列表中的搜索。希望列表中元素的数量低于哈希表中的总元素数（意味着其他元素中存在其他元素）。
但是，您正在跳过该段中的重要介绍：
如果你使用线性探测或双重散列之类的东西，找到散列到相同值的所有项目意味着你需要散列值，然后遍历＆＃34;链＆＃34 ;表中的非空项目，以查找有多少哈希值相同的值。但是，对于散列到相同值的项目数而言，这并不是线性的 - 它与散列到相同或冲突值的项目数呈线性关系。< / p>
Linear probing是哈希表的一种不同实现，您不会在其中使用任何列表（链）进行捕获。相反，您只需从预期位置开始，然后向前找到阵列中最近的可用点。数组越多，找到下一个位置的机会就越高，所以你只需要继续搜索。这些位置由项目使用，这些项目具有相同或相互冲突的值，尽管您从未（并且您并不关心）这两种情况中的哪一种，除非您明确地看到哈希那里现有的元素。
This CppCon presentation video对哈希表进行了很好的介绍和深入分析。