Campus Guider校園導航系統是一款簡單的Windows 8平臺應用，開發過程中採用Hash表存儲校園地點列表，現筆者將項目中的hash算法分析記錄如下。
本項目中Hash算法有兩條設計思路，兩條思路的主要區別在於對衝突處理的方法不同。對於Hash函數H(key)來說，key是漢字字符串。而Hash表的長度和填充因子是相同的。首先，經過數據的收集、統計和整理後，最終確定了校園中142個地點作爲應用中的原始數據，將表長確定爲347，那麼由此計算得的填充因子爲0.409。表長由實際數據個數的兩倍再乘以係數1.25計算後所得值，再向取一個比該值小的素數而得，即142*2*1.25=355,然後取一個表長下限301，從[301，355]的素數集合中選取衝突產生少、聚集度小的素數（即將這個素數預設爲表長後進行Hash造表並觀察結果），將其確定爲表長。用此法是因爲，本項目中的數據都是預知的，可以進行多次測試選取比較好的結果。下面敘述兩種設計思路。
思路一 採用開放定址的線性探測再散列的方法處理衝突
Hash函數爲：
當key>2時H(key)=(（int）key[1]+（int）key[2]+di)/347（取第2和第3個漢字計算，值爲unicode值）di=1，2，3…；
當key=2時H(key)=( （int）key[0]+（int）key[1]+di)/347（取第1和第2個漢字計算，值爲unicode值）di=1，2，3…；
由於key是地名，所以不存在單字的情況。
衝突產生時di將加1，依次向後探測空閒地址。
這種方法造表結果如下圖所示。Hash函數運算和處理衝突的總次數爲211，即在查找成功時，此方法的平均查找長度ASL=211/142。在6處產生了數據聚集（5個及以上數據連續），涉及到53條記錄，若目標關鍵字的Hash地址落在此區域將導致查找效率下降。
思路二 採用二次Hash和公共溢出區的方法處理衝突
Hash函數爲
當key>2時H(key)=(（int）key[1]+ （int）key[2])*1.618033/277（取第2和第3個漢字計算，值爲unicode值）；
當key=2時H(key)=( （int）key[0]+（int）key[1])/275+2（取第1和第2個漢字計算，值爲unicode值）；
由於key是地名，所以不存在單字的情況。
衝突處理：第一次處理，先由key=2時的Hash函數計算得Hash地址，若該地址空間則存儲；否則，將該地址記爲code，然後進行判斷
當code<138時，code=code/4+277;
當code>=138時,code=(code-138)/4+312。
通過這兩步取得當前記錄在公共溢出區的存儲地址。
其中乘數因子1.618033是爲了使得生成的Hash表更加均勻，定義Hash表的後70位空間爲公共溢出區，記錄先通過往前277個地址中存放，若不成功，則將前277個地址中的前138個地址中產生衝突的記錄存放至公共溢出區的前35個地址中，後前277個地址中的後139個地址中產生衝突的記錄存放至公共溢出區的後35個地址中。即對一條記錄的關鍵字的處理被限制爲3次，至多三次可將一條記錄存入Hash表。這種方法造表結果如下圖所示。Hash函數運算和處理衝突的總次數爲195，即在查找成功時，此方法的平均查找長度ASL=195/142。所有142條記錄均已加入Hash表。在查找失敗時，任意地址至多計算比較三次即可確定失敗，即這種方法即定了查找失敗的查找長度。相對上思路一中，在6處數據聚集段（假設每處5條記錄聚集），其查找失敗的近似平均查找長度爲ASL=（6*（6+2）*5/20/（6*5）=4。而在本思路中，查找失敗時，近似平均查找長度爲ASL=（6*5*3）/（6*5）=3。觀察下圖可可，在公共溢出區中存儲了10條記錄，其填充因子αL=1/7，約爲0.143，在前277個存儲地址中有132條數據，其填充因子αM=132/277,約爲0.477，總填充因子仍爲0.409。