双散列：
原理很朴素。既然第一个哈希值会发生冲突，那再来一个哈希值不就好了？
比如，现在有两个哈希函数，分别记作Hash1(X)与Hash2(X)，其中，X为关键字。
假如现在我们得到的第一个哈希值Hash1所对应的位置已经有先来的人了，位子已经被占了，那这个X肯定没办法放进去了；那么，便再计算这个X的Hash2，发现第二个位子还是空的，于是我们把Hash2放进去。这就是原理，但论谁都应该会有一些疑问，写在下面。
对双散列的思考：
很明显，这种策略并不能从根本上解决问题，甚至也都没办法从基础上解决问题。因为表仍然是那一张，只不过每个关键字现在能够拥有两个哈希值了，但这对每一个关键字来说都是一样的。或许一个好的哈希函数能够在这种情况下尽可能的填补缺陷(比方说，第一个哈希函数算出来的值大多数占据了表的一半，而另外一个哈希函数则占据另外一半，那这种对半开的函数就非常棒了。当然，这只是一种愿望，实际中不一定真的存在这种巧合)，但情况仍然相对糟糕。
那比方说三散列呢？四散列？看起来好像都是可行的策略，但要设计出这种方案着实困难。对于哈希函数的设计既复杂也浪费，而且往往还不能得到期望的结果。
当然，实际情况其实也并没有那么糟糕。放到实际情况中去考量的话，这种策略预期的探测次数几乎和随机冲突解决方法的情形是相同的。
吸引人吗？是的，吸引人。但我也不是很懂就是了。
再散列：
同样不难，比起下一个可扩散列来讲，这要随和的多了。
原理也很简单。当表不够大了，就把表扩大一倍不就行了（这个一倍也是有原因的，具体情况适当了解即可）？
代码：
HashTable ReHash(HashTable H)
{
int OldSize;
OldSize = H->TableSize;
Cell* OldCells;
OldCells = H->TheCells;
H = InitializeTable(2 * OldSize);
for (int i = 0; i < OldSize; i++)
{
if (OldCells[i].Info == Legitimate)
Insert(OldCells[i].Key, H);
}
delete[] OldCells;
return H;
}很好理解的，书上给的代码相当易懂，就不解释了。