已知一维数组A中存放n个整型数，用除留余数法构造散列函数，用线性探测法处理冲突，将其存放在一维数组B中。

以下是基于除留余数法和线性探测法的散列表构造过程：

1. 定义散列表的大小为m，一般取质数或2的幂次方；
2. 创建一个大小为m的一维数组B，并初始化为-1，表示该位置没有被占用；
3. 对于数组A中的每个元素x，计算散列地址h = x % m；
4. 如果B[h]为空，则将x存放在B[h]中；
5. 如果B[h]不为空，则进行线性探测，即从h+1开始依次查找B[(h+1) % m]、B[(h+2) % m]、...，直到找到一个空位置或者遍历完整个散列表；
6. 如果找到了一个空位置，则将x存放在该位置上；
7. 如果遍历完整个散列表都没有找到空位置，则认为散列表已满，插入失败。

下面是对应的C++代码实现：

const int m = 1000003;  // 散列表大小，取质数

int A[n];  // 原始数组
int B[m];  // 散列表

// 初始化散列表
memset(B, -1, sizeof(B));

// 构造散列表
for (int i = 0; i < n; i++) {
    int x = A[i];
    int h = x % m;
    if (B[h] == -1) {
        B[h] = x;
    } else {
        // 线性探测
        int j = 1;
        while (B[(h + j) % m] != -1) {
            j++;
        }
        B[(h + j) % m] = x;
    }
}

需要注意的是，散列表的性能取决于散列函数的选择和冲突处理方法的实现。在实际应用中，需要根据具体情况进行调整和优化。