散列表长度+n+=1024，开放地址法解决冲突，空间探测采用双散列函数探测法（据不记得了）Hash1(+d+)%+n+=+key+Hash2(+d+++ik+)%+n+=+key+i+=1,2,3…。

这是一个关于散列表的问题，其中包含了散列表长度的增加、开放地址法解决冲突、空间探测采用双散列函数探测法等内容。下面是对这些内容的解释和演示：

散列表长度+n+=1024：当散列表中的元素数量增加时，为了避免散列表的性能下降，需要增加散列表的长度。这里的“+n+=1024”表示将散列表的长度增加1024。

开放地址法解决冲突：在散列表中，当两个元素被映射到同一个位置时，就会发生冲突。开放地址法是一种解决冲突的方法，它通过在散列表中寻找其他空闲位置来存储冲突的元素。具体来说，当发生冲突时，开放地址法会依次检查散列表中的下一个位置，直到找到一个空闲位置为止。

空间探测采用双散列函数探测法：空间探测是开放地址法中的一种方法，它用于在散列表中寻找空闲位置。双散列函数探测法是一种空间探测的方法，它使用两个散列函数来计算下一个位置。具体来说，双散列函数探测法使用以下公式来计算下一个位置：Hash1(+d+)%+n+=+key+Hash2(+d+++ik+)%+n+=+key+i+=1,2,3…。其中，Hash1和Hash2是两个散列函数，d是当前位置与散列值之间的距离，i是一个递增的序列，用于在散列表中寻找下一个空闲位置。

下面是一个使用双散列函数探测法解决冲突的散列表的示例代码：

class HashTable:
    def __init__(self):
        self.size = 1024
        self.keys = [None] * self.size
        self.values = [None] * self.size

    def hash_function(self, key):
        return key % self.size

    def rehash(self, old_hash):
        return (old_hash + 1) % self.size

    def put(self,