那么这样就会造成一个问题，当扩容的时候，对每个节点重新rehash。假设重新计算hash后孙悟空和孙尚香依然还是在一条链上，但可能顺序变了，变成孙尚香—>孙悟空。而原来的孙悟空—>孙尚香这个指针又没有断开，这样就会形成环，最终会导致死锁对么

你提出的问题确实存在，如果在重新哈希后，两个键仍然被分配到同一个链表中，但是它们的顺序改变了，那么在使用指针连接链表时可能会出现环。这可能会导致程序陷入死循环或发生其他错误。

为了解决这个问题，通常会使用链表中的“虚拟头节点”（dummy head node），将链表的头指针指向虚拟头节点。虚拟头节点是一个不存储任何数据的节点，只是用来作为链表的头指针。在重新哈希后，我们可以创建一个新的链表，并将其头指针指向虚拟头节点，然后遍历原来的链表，将其中的每个节点按照新的哈希值插入到新的链表中。这样就可以避免形成环，同时也可以保持链表中节点的顺序不变。

当然，这只是一种解决方案，实际中可能有其他更好的方法来处理哈希表的扩容和重新哈希。

相关问题

请用C++实现一个 Cuckoo Hash，一旦判断发生循环路径之后，进行 Rehash 操作，选择新的 Hash 函数，然后重新构造整个哈希 表。

Cuckoo Hash 是一种高效的哈希表实现，可以解决哈希冲突问题。当出现哈希冲突时，Cuckoo Hash 采用另一个哈希函数将冲突的元素插入到另一个哈希桶中，而不是在当前哈希桶中进行线性探测或者开放地址探测。

下面是一个简单的 C++ 实现：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <functional>

template<typename T>
class CuckooHash {
private:
    std::vector<T> table1;
    std::vector<T> table2;
    std::vector<bool> used1;
    std::vector<bool> used2;
    std::hash<T> hashFunc;
    std::hash<T> hashFunc2;
    size_t capacity;
    size_t size;

public:
    CuckooHash(size_t cap) : capacity(cap), size(0) {
        table1.resize(capacity);
        table2.resize(capacity);
        used1.resize(capacity, false);
        used2.resize(capacity, false);
    }

    void insert(T item) {
        while (true) {
            if (size == capacity) {
                rehash();
            }

            size_t index1 = hashFunc(item) % capacity;
            if (used1[index1]) {
                T temp = table1[index1];
                table1[index1] = item;
                item = temp;
            } else {
                table1[index1] = item;
                used1[index1] = true;
                size++;
                return;
            }

            size_t index2 = hashFunc2(item) % capacity;
            if (used2[index2]) {
                T temp = table2[index2];
                table2[index2] = item;
                item = temp;
            } else {
                table2[index2] = item;
                used2[index2] = true;
                size++;
                return;
            }
        }
    }

    bool remove(T item) {
        size_t index1 = hashFunc(item) % capacity;
        if (used1[index1] && table1[index1] == item) {
            used1[index1] = false;
            size--;
            return true;
        }

        size_t index2 = hashFunc2(item) % capacity;
        if (used2[index2] && table2[index2] == item) {
            used2[index2] = false;
            size--;
            return true;
        }

        return false;
    }

    bool contains(T item) {
        size_t index1 = hashFunc(item) % capacity;
        if (used1[index1] && table1[index1] == item) {
            return true;
        }

        size_t index2 = hashFunc2(item) % capacity;
        if (used2[index2] && table2[index2] == item) {
            return true;
        }

        return false;
    }

    void rehash() {
        capacity *= 2;
        size = 0;
        table1.clear();
        table2.clear();
        used1.clear();
        used2.clear();
        table1.resize(capacity);
        table2.resize(capacity);
        used1.resize(capacity, false);
        used2.resize(capacity, false);
        for (size_t i = 0; i < capacity / 2; i++) {
            if (used1[i]) {
                insert(table1[i]);
            }
            if (used2[i]) {
                insert(table2[i]);
            }
        }
    }
};

在上面的实现中，我们使用了两个哈希表 `table1` 和 `table2`，以及两个对应的布尔数组 `used1` 和 `used2` 来存储元素和判断元素是否被占用。在插入元素时，我们先使用第一个哈希函数计算出元素的桶索引，如果该桶已经被占用，我们就将其中的元素拿出来，将当前元素插入到该桶中，然后将拿出来的元素作为当前元素，再使用第二个哈希函数计算出另一个桶索引，重复上述过程。如果在插入元素的过程中发现循环路径，我们就进行 Rehash 操作，选择新的 Hash 函数，然后重新构造整个哈希表。

参考资料：

- [Cuckoo Hashing](https://www.cs.cmu.edu/~avrim/451f11/lectures/lect1006.pdf)
- [Cuckoo Hashing: Another Hash Table Scheme](https://www.seas.harvard.edu/courses/cs165/papers/cuckoo-conext2014.pdf)

请在上述代码的基础上，实现rehash,要求不扩容，而是采用新的hash函数

### 回答1：
实现rehash的主要步骤是：根据新的hash函数，重新计算每个元素在哈希表中的位置，然后将元素从旧位置移动到新位置。具体实现步骤如下：

1. 定义一个新的哈希函数，例如：`new_hash_func(key)`。

2. 创建一个新的哈希表，例如：`new_table = [None] * new_size`。

3. 遍历旧哈希表中的所有元素，将每个元素从旧位置移动到新位置。移动的方法是：使用新的哈希函数计算新位置，然后将元素插入到新位置中。如果新位置已经被占用了，则需要解决冲突，可以采用开放地址法或者链式法。

4. 将旧哈希表设置为新哈希表。

下面是修改后的代码实现：

class HashTable:
    def __init__(self, size=10):
        self.size = size
        self.table = [None] * self.size
        self.count = 0
    
    def hash_func(self, key):
        return hash(key) % self.size
    
    def new_hash_func(self, key):
        return (hash(key) + 1) % self.size
    
    def rehash(self):
        new_size = self.size
        new_table = [None] * new_size
        for i in range(self.size):
            if self.table[i] is not None:
                key, value = self.table[i]
                new_index = self.new_hash_func(key)
                while new_table[new_index] is not None:
                    if new_table[new_index][0] == key:
                        break
                    new_index = self.new_hash_func(new_index)
                new_table[new_index] = (key, value)
        self.table = new_table
    
    def insert(self, key, value):
        if self.count >= self.size:
            self.rehash()
        index = self.hash_func(key)
        while self.table[index] is not None:
            if self.table[index][0] == key:
                break
            index = self.new_hash_func(index)
        if self.table[index] is None:
            self.count += 1
        self.table[index] = (key, value)
    
    def get(self, key):
        index = self.hash_func(key)
        while self.table[index] is not None:
            if self.table[index][0] == key:
                return self.table[index][1]
            index = self.new_hash_func(index)
        return None

在这个实现中，我们新增了一个 `new_hash_func` 方法，用于定义新的哈希函数。在 `rehash` 方法中，我们创建了一个新的哈希表，并遍历旧哈希表中的所有元素，将每个元素从旧位置移动到新位置。如果新位置已经被占用了，则需要使用新哈希函数解决冲突。最后，我们将旧哈希表设置为新哈希表。在 `insert` 方法中，我们增加了一个判断，当哈希表已经满了时，需要先进行 `rehash` 操作，然后再插入新的元素。

### 回答2：
在不改变哈希表容量的前提下，实现rehash可以通过使用新的哈希函数来重新映射已有的键。

首先，我们需要选择一个新的哈希函数，该函数应该能够将原始哈希表中的键重新映射到新的哈希表中的位置。这个新的哈希函数应该和原始哈希函数有区别，这样才能保证键在进行rehash后分布更加均匀，避免冲突。

接下来，我们需要遍历原始哈希表中的每个桶，并将桶中的键重新计算哈希值，并将其重新插入到新的哈希表中。这个过程可以通过以下步骤实现：

1. 创建一个新的空哈希表，其大小和原始哈希表相同。
2. 遍历原始哈希表中的每个桶：
- 如果桶为空，则跳过该桶。
- 如果桶不为空，则遍历桶中的每个键值对：
- 计算键的新哈希值，使用新的哈希函数。
- 将键值对插入到新的哈希表中的对应桶中。

经过以上步骤，我们就完成了rehash的过程。注意，为了避免引起并发问题，需要在rehash期间禁止对哈希表进行插入、删除和查找操作。

需要注意的是，rehash的过程可能会耗费较长时间，特别是当哈希表中的键值对数量较大时。因此，在实际应用中，应该根据具体情况合理安排rehash的时间，避免影响系统性能。

### 回答3：
如果不扩容而是采用新的hash函数来实现rehash，我们可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，选择一个新的hash函数。这个新的hash函数应当具有较高的性能和较低的冲突率，确保能够更好地分布散列值。

2. 创建一个新的哈希表，将原始哈希表中的所有数据项复制到新的哈希表中。这可以通过遍历原始哈希表中的每个桶，然后将桶中的每个元素重新散列到新的哈希表中实现。

3. 在重新散列的过程中，需要使用新的hash函数计算每个元素的散列值，并将其插入到新的哈希表的相应桶中。当发生冲突时，可以使用合适的解决冲突方法（例如链地址法或开放地址法）来处理。

4. 当所有元素都被重新散列并插入到新的哈希表中后，可以将原始哈希表回收并释放相关内存。

通过以上步骤，我们可以在不扩容的情况下实现rehash，即将原始哈希表中的所有数据项重新散列到新的哈希表中，使得新的哈希表使用了新的hash函数。这样可以尽可能地减少冲突，并提高哈希表的性能和效率。