线性探测

杂凑冲突一般发生于杂凑函数将一个键丢进已经含有另一个不同键的单元中的时候。线性探测是一个用来解决冲突的策略，其将新键丢进最靠近的下一个空单元中^[3][4]。

搜索

为了搜索给定的键 x，散列表中由h(x)对应的单元开始的相邻单元 h(x) + 1, h(x) + 2, ..., 都将被检查，直到找到了内容为空的单元或是找到了存储给定键为x的单元。其中，h是散列函数。如果找到了存储给定键的单元，搜索将会返回单元中存储的键对应的值。否则，如果搜索遇到了空的单元，键在表中就不存在，因为键应当被存放在所有未被搜索的单元之前。此时，搜索返回表中无此键的结果。

插入

为了在表中插入一对键值对(x,v) （有可能会替换有着相同键的键值对），插入算法也会访问搜索算法访问的同一系列单元，直到找到一个空的单元，或是找到了存储给定键为x的单元。新的键值对将会存储在此单元中。

如果插入将导致表（占用单元的比例）增长高于某个预设的阈值的负载系数，整个表可以通过一个新的表（规模大于本表规模）和一个新的散列函数来代替，如使用动态数组。设置这个的阈值接近于零，并使用表大小的高增长率来带来更快速的哈希表的操作，但相比于接近一个阈值与低增长率，它会带来更高的内存使用情况。一个常见的选择是表规模扩大一倍，当负载系数将超过1/2，导致负载系数保持在1/4和1/2之间。

删除

散列表应当提供删除键值对的功能。然而，单纯地清空对应的单元是不够的。这会影响到对于储存时间早于该单元、但储存位置在该单元之后的其他键。此单元会造成搜索获得错误的结果，告诉使用者这些键并不存在。

相较于直接清空对应单元i，更好的做法是先清空，然后把它之后所有会造成问题的单元向前移动，来避免搜索出错。重复直到出现空单元，则删除动作安全完成。但是，如果有发现后续有键可以移到这个位置上的话，直接将该键取代欲删除的单元可以加速后续的其他行为，当然，这样也会造成后面多出一个新的空单元。搜索可用来取代的单元的动作会持续到搜索到原本就空白的单元为止。在这个将键移到前面的过程中，所有的键都会被算过一遍。因此，完成这整个过程所需的时间与该储存位置的单元数量呈正比，与杂凑表的其他运算相符^[3]。

有一种可行的替代方案是懒惰删除，用指向欲删除键的特殊的标志值（flag value）取代原本的键值配对。不过，这些标志值在搜索上会当作非空。因此，如果一个阵列中有过多的被删除键，那么就需要清除所有的标志值并且重新杂凑整个表^[3][4]。