开放寻址法和链表法
开放寻址法
核心思想是，如果出现了散列冲突，我们就重新探测一个空闲位置，将其插入。
（1） 线性探测：我们就从当前位置开始，依次往后查找，看是否有空闲位置，直到找到为止。还记得我们刚讲的查找操作吗？在查找的时候，一旦我们通过线性探测方法，找到一个空闲位置，我们就可以认定散列表中不存在这个数据。但是，如果这个空闲位置是我们后来删除的，就会导致原来的查找算法失效。本来存在的数据，会被认定为不存在。这个问题如何解决呢？我们可以将删除的元素，特殊标记为 deleted。当线性探测查找的时候，遇到标记为 deleted 的空间，并不是停下来，而是继续往下探测
（2） 二次探测：探测步长不同，二次探测探测的步长就变成了原来的“二次方”，也就是说，它探测的下标序列就是 hash(key)+0，hash(key)+12，hash(key)+22
（3） 双重散列:有冲突就找第二个散列函数，再有再加
链表法
是一种更加常用的散列冲突解决办法，相比开放寻址法，它要简单很多。在散列表中，每个“桶（bucket）”或者“槽（slot）”会对应一条链表，所有散列值相同的元素我们都放到相同槽位对应的链表中。
优缺点：
开放寻址法：都在数组里，序列化简单，冲突代价高，删除麻烦，装载因子不能太大，浪费内存空间
链表：内存利用率高，存储小对象的时候，你还要存储指针，比较消耗内存。我总结一下，基于链表的散列冲突处理方法比较适合存储大对象、大数据量的散列表，而且，比起开放寻址法，它更加灵活，支持更多的优化策略，比如用红黑树代替链表。