散列存储结构的思想，能选择合适散列函数，实现不同冲突处理方法的散列表的查找、建立。

散列存储结构（Hash Table），又称哈希表，是一种以键值对（Key-Value）形式存储数据的数据结构。它的基本思想是，将数据的键（Key）通过散列函数（Hash Function）转化为对应的存储位置，以达到快速查找、插入、删除的目的。

散列函数的选择对于散列表的性能影响很大。散列函数的设计目标是尽可能地将键值均匀地分布到不同的散列桶中，以减少冲突的发生。同时，散列函数的计算速度也应该尽可能快。

散列冲突是指不同的键值被散列函数计算得到了相同的散列地址。为了解决冲突，常用的有以下几种方法：

1. 链式法（Separate Chaining）：将相同散列地址的键值存储在同一个链表中，通过链表来解决冲突。

2. 开放地址法（Open Addressing）：将相同散列地址的键值存储在其他空闲的散列地址中，通过探测方法来寻找新的散列地址。

3. 建立公共溢出区域（Overflow Area）：将所有冲突的键值存储在同一个溢出区域中，通过遍历溢出区域来查找键值。

下面是一个使用链式法解决冲突的散列表的示例代码：

class HashTable:
    def __init__(self, size):
        self.size = size
        self.table = [[] for _ in range(size)]
        
    def hash(self, key):
        return key % self.size
    
    def insert(self, key, value):
        index = self.hash(key)
        self.table[index].append((key, value))
        
    def search(self, key):
        index = self.hash(key)
        for k, v in self.table[index]:
            if k == key:
                return v
        return None

上述代码中，我们使用了取模运算来实现散列函数，将键值映射到不同的散列桶中。在插入数据时，我们先计算出键值对应的散列地址，然后将键值和值存储在对应的链表中。在查找数据时，我们也是先计算出键值对应的散列地址，然后遍历对应链表中的所有键值，找到对应的值并返回。