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。