还比较好懂的Hash，线性探测法

Hash其实就是一个优化过的桶，而这种优化是用玄学的 $\%$ 运算实现的。

我来直观的讲一讲这个玩意。

就以排序来说，如果最大数是longlong范围，而个数是20000000，HASH就可以将桶排的空间复杂度 $O(1\ast longlong)$ 优化成 $O\text{(大于20000000的模数}）$。（我这样写对不对？）由于模数越大，得到的余数种类也就越多，在一定在大于数据个数的时候，它的余数种类一定是够塞的。（如果两个数模后余数相同，还有其他的空位够它塞，因为余数个数大于数据个数）。也就是说，用 $hash$ 就相当于把桶排那些用不到的位置都给节约了。

我们先选择一个模数,这个模数最好应该是质数，这样能防止重复。并且这个模数还应该满足比数据总数大，越大越好，这样比较优，（但是我怀疑会较低$\%$运算的速度）。（还有，千万不要用长者的生日，出题人一般都会恶意卡掉。）

然后，建立一个数组，我们叫它 $h[n]$ ，根据情况，我们选择是否需要记录元素个数，如果需要，那么就建一个结构体。

struct node
{