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　　线性寻址，当需要插入元素的位置被占用时，顺序向后寻址，如果到数组最后也没找到一个空闲位置，则从数组开头寻址，直到找到一个空闲位置插入数据。线性寻址的每次寻址步长是1，寻址公式hash(key)+n（n是寻址的次数）。 二次方寻址，就是线性寻址的总步长的二次方，即hash(key)+n^2。 双重哈希寻址，顾名思义就是多次哈希直到找到一个不冲突的哈希值。

　　查找元素的过程和插入元素类似，用相同的寻址方式，寻址的同时比对key或者value是否相等，相等则认为元素存在，不相等则继续寻址，如果探测到空闲位置依然没有找到则认为该元素不存在。

　　删除有些特别，不能单纯的把要删除的元素设置为空，因为在查找元素的过程中探测到的空闲位置是删除元素的位置，就会使得查找元素的寻址算法失效，本来存在的元素误判定为不存在。该如何解决这个问题呢？

　　只需要删除元素不是物理删除而是逻辑删除。给删除的元素做上delete标记，当查询元素寻址时遇到delete标记的位置时不会停下来而是继续向后探测，但是在插入元素寻址遇到delete标记的位置就会把应该删除的元素替换掉。

　　线性寻址，寻址的性能虽然元素个数的增多逐步下降，最坏时间复杂度是O(n)。 二次方寻址，寻址的次数比线性寻址较低了，但是会因为步长是二次方，所以需要较长的数组长度，内存利用率可能较低。 双重哈希寻址，多次哈希可能会浪费时间，需要优质的哈希函数做支撑。

　　插入、查找、删除都需要寻址。 数组中元素越多，空闲位置越少，哈希冲突越剧烈。所以装载因子不能太大，要及时扩容减小冲突，但是数组内存利用率较低。

　　数据都存储在数组中，可以有效地利用 CPU 缓存加快查询速度。 而且，这种方法实现的哈希表，序列化也简单，不像链表还要考虑指针。

　　总结而得，当数据量比较小、装载因子小的时候，适合采用开放寻址法。这也是 Java 中ThreadLocal内部类ThreadLocalMap使用开放寻址法解决散列冲突的原因。