减少hashmap冲突

减少HashMap冲突的方法有很多种，其中两种常见的方法是再哈希法和链式寻址法。

1. 再哈希法：如果某个hash函数产生了冲突，那么再用另外一个hash函数进行计算，一直计算直到不再产生冲突。这种方法会增加计算时间，但可以有效减少冲突的概率。例如，布隆过滤器就采用了再哈希法来减少冲突。

2. 链式寻址法：是一种常见的解决hash冲突的方法。当发生冲突时，将冲突的key以单向链表的方式存储在同一个hash桶中。这样，当发生冲突时，可以通过链表来解决冲突。HashMap就是采用链式寻址法来实现的。

下面是两种减少HashMap冲突的方法的示例代码：

1. 再哈希法的示例代码：

class HashMap:
    def __init__(self):
        self.size = 10
        self.hash_table = [None] * self.size

    def hash_function1(self, key):
        return len(key) % self.size

    def hash_function2(self, key):
        return (len(key) + 1) % self.size

    def put(self, key, value):
        index = self.hash_function1(key)
        while self.hash_table[index] is not None:
            index = self.hash_function2(key)
        self.hash_table[index] = value

    def get(self, key):
        index = self.hash_function1(key)
        while self.hash_table[index] is not None:
            if self.hash_table[index] == key:
                return self.hash_table[index]
            index = self.hash_function2(key)
        return None

2. 链式寻址法的示例代码：

class Node:
    def __init__(self, key, value):
        self.key = key
        self.value = value
        self.next = None

class HashMap:
    def __init__(self):
        self.size = 10
        self.hash_table = [None] * self.size

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

    def put(self, key, value):
        index = self.hash_function(key)
        if self.hash_table[index] is None:
            self.hash_table[index] = Node(key, value)
        else:
            node = self.hash_table[index]
            while node.next is not None:
                node = node.next
            node.next = Node(key, value)

    def get(self, key):
        index = self.hash_function(key)
        node = self.hash_table[index]
        while node is not None:
            if node.key == key:
                return node.value
            node = node.next
        return None