查找过程中，关键码的比较次数，取决于产生冲突的多少，产生的冲突少，查找效率就高，产生的冲突多，查找效率就低。因此，影响产生冲突多少的因素，也就是影响查找效率的因素。影响产生冲突多少有以下三个因素：
1. 散列函数是否均匀；
2. 处理冲突的方法；
3. 散列表的装填因子。
散列表的装填因子定义为：α= 填入表中的元素个数 / 散列表的长度
α是散列表装满程度的标志因子。由于表长是定值，α与“填入表中的元素个数”成正比，所以，α越大，填入表中的元素较多，产生冲突的可能性就越大；α越小，填入表中的元素较少，产生冲突的可能性就越小。
实际上，散列表的平均查找长度是装填因子α的函数，只是不同处理冲突的方法有不同的函数。
解决哈希冲突的方法一般有：
NO.1开放定址法
所谓的开放定址法就是一旦发生了冲突，就去寻找下一个空的散列地址，只要散列表足够大，空的散列地址总能找到，并将记录存入。
公式：f(key)=(f(key)+di)%m(di=1,2,3….m-1)
比如说，关键字集合为{12, 67, 56, 16, 25, 37, 22, 29, 15, 47, 48, 34}，表长为12。散列函数f(key) = key mod 12。
当计算前5个数{12, 67, 56, 16, 25}时，都是没有冲突的散列地址，直接存入；计算key = 37时，发现f(37) = 1，此时就与25所在的位置冲突。于是应用上面的公式f(37) = (f(37) + 1) mod 12 =2,。于是将37存入下标为2的位置。接下来22,29,15,47都没有冲突，正常的存入。到了48，计算得到f(48) = 0，与12所在的0位置冲突了，不要紧，我们f(48) = (f(48) + 1） mod 12 = 1，此时又与25所在的位置冲突。于是f(48) = (f(48) + 2） mod 12 = 2，还是冲突......一直到f(48) = (f(48) + 6） mod 12 = 6时，才有空位，如下表所示。
| 序号 | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 |
| 关键字 | 12 | 25 | 16 | 67 | 56 |
NO.2再哈希法
对于散列表来说，可以事先准备多个散列函数。
公式：fi(key)=RHi(key)(i=1,2,3…,k)
这里RHi 就是不同的散列函数，可以把除留余数、折叠、平方取中全部用上。每当发生散列地址冲突时，就换一个散列函数计算。
这种方法能够使得关键字不产生聚集，但相应地也增加了计算的时间。
NO.3链地址法（拉链法）
将所有关键字为同义词的记录存储在一个单链表中，称这种表为同义词子表，在散列表中只存储所有同义词子表前面的指针。对于关键字集合{12, 67, 56, 16, 25, 37, 22, 29, 15, 47, 48, 34}，用前面同样的12为余数，进行除留余数法，可以得到下图结构。
NO.4建立公共溢出区
这个方法是当你时重新给你找个地址，为所有冲突的关键字建立一个公共的溢出区来存放。
就前面的例子而言，共有三个关键字37、48、34与之前的关键字位置有冲突，那就将它们存储到溢出表中。如下图所示。
在查找时，对给定值通过散列函数计算出散列地址后，先与基本表的相应位置进行比对，如果相等，则查找成功；如果不相等，则到溢出表中进行顺序查找。如果相对于基本表而言，有冲突的数据很少的情况下，公共溢出区的结构对查找性能来说还是非常高的。
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