双散列法（Double Hashing）是一种解决散列冲突的算法，它通过两次散列函数来计算散列值，从而减少冲突的可能性。以下是双散列法的基本计算步骤：
1. 选择两个散列函数：
第一个散列函数 ( h_1(k) ) 通常是一个简单的散列函数，如 ( h_1(k) = k mod m )，其中 ( k ) 是键值，( m ) 是散列表的大小。
第二个散列函数 ( h_2(k) ) 通常是一个不同的函数，其目的是产生一个非零的步长。
2. 计算初始散列值：
使用第一个散列函数 ( h_1(k) ) 计算初始散列值 ( i_0 )：
[
i_0 = h_1(k) = k mod m
]
3. 确定步长：
使用第二个散列函数 ( h_2(k) ) 计算步长 ( d )：
[
d = h_2(k) = (k mod m) times (1 + (m mod p))
]
其中 ( p ) 是一个小于 ( m ) 的质数，确保 ( d ) 是一个非零值。
4. 解决冲突：
当散列冲突发生时（即两个不同的键值产生相同的散列值），使用步长 ( d ) 来计算新的索引位置：
[
i = (i_0 + j times d) mod m
]
其中 ( j ) 是一个非负整数，表示第 ( j ) 次冲突。
5. 重复步骤：
如果 ( i ) 已经被占用，则 ( j ) 增加 1，并重复步骤 4，直到找到一个空闲的索引位置。
通过这种方式，双散列法可以有效地减少散列冲突，提高散列表的性能。
以下是一个简单的 Python 示例：
```python
def h1(k, m):
return k % m
def h2(k, m, p):
return (k % m) (1 + (m % p))
def double_hashing(k, m, p):
i0 = h1(k, m)
d = h2(k, m, p)
i = i0
while table[i] is not None:
i = (i0 + d) % m
return i
示例：创建一个大小为 10 的散列表，并使用双散列法插入键值 7
table = [None] 10
m = 10
p = 7
index = double_hashing(7, m, p)
table[index] = 7
```
在这个例子中，我们使用了一个大小为 10 的散列表，并使用双散列法将键值 7 插入表中。
