将 10 个元素散列到 100 000 个单元的哈希表中，一定不会产生冲突。

### 回答1：
这个结论并不一定正确。虽然哈希表的目的是尽可能减少冲突，但是哈希函数的选取和哈希表的大小也会对冲突产生影响。

如果哈希函数的选取不好，或者哈希表的大小不足以容纳所有元素，就可能会出现冲突。比如，如果哈希函数将所有元素都映射到同一个位置，那么所有元素都会发生冲突。

因此，在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的哈希函数和哈希表大小，以尽可能减少冲突的发生。

### 回答2：
将10个元素散列到100,000个单元的哈希表，一定不会产生冲突的概率非常低，但不能完全保证不会出现冲突。

哈希表通过哈希函数将关键字映射到一个固定的桶（哈希桶）中。与单个关键字匹配的哈希桶只有一个，但不同的关键字可能具有相同的哈希值，导致它们被映射到同一个桶中，即产生了冲突。

在这种情况下，哈希函数的表现非常重要。一个好的哈希函数可以最大程度地减少冲突的概率，但无法完全消除。即使哈希函数很好，随着散列的元素数量的增加，冲突的概率也会逐渐增加。

因此，将10个元素散列到100,000个单元的哈希表中，一定不会产生冲突的概率很低，但不能保证绝对不会产生冲突。为了进一步降低冲突的概率，可以选择更好的哈希函数或调整哈希表的大小以适应更多的元素。

### 回答3：
将10个元素散列到100,000个单元的哈希表中并不一定不会产生冲突。哈希表使用散列函数将元素的键映射到表中的一个位置。由于散列函数具有限制性，它会引起哈希冲突，即两个或多个元素被映射到相同的位置。

在这种情况下，哈希表中的某些位置可能会有多个元素被散列到其中。这种情况可能会增加哈希表的负载因子，并导致搜索和插入操作的效率下降。为了解决哈希冲突，哈希表通常使用冲突解决方法，例如链地址法或开放寻址法。

链地址法通过在哈希表的每个位置上维护一个链表或其他数据结构，将具有相同散列值的元素链接在一起。当发生冲突时，新元素可以添加到相应位置的链表中，而不是覆盖已存在的元素。

开放寻址法则尝试寻找哈希表中的下一个可用位置，直到找到一个空的位置来存储冲突的元素。这种方法可以通过使用线性探查、二次探查或双重哈希等策略来实现。

因此，无论使用哪种冲突解决方法，都有可能在将10个元素散列到100,000个单元的哈希表中产生冲突。避免冲突的关键是选择合适的散列函数和适当的冲突解决方法，以最大程度地减少冲突的发生。