1、定義
前言：
線性探測法是在散列位置的相鄰點開始探測，這會引起很多問題，於是各種優化版本例如平方探測、雙散列等被提出來改進其中的聚集問題。但是探測相鄰位置和第二次散列相比，顯然探測相鄰位置更有優勢，所以線性探測仍然是實用的，甚至是最佳選擇。
1.1 描述
跳房子散列的思路：用事先確定的，對計算機底層體系結構而言最優的一個常數，給探測序列的最大長度加個上界。這樣做可以給出常數級的最壞查詢時間，並且與布谷鳥散列一樣，查詢可以並行化，以同時檢查可用位置 的有限集。
布谷鳥散列：
要點：
a）依然是線性探測
b）探測長度\(i\)有個上限
c）上限是提前定好的，跟計算機底層體系結構有關系
1.2 圖解
跳房子散列規則：
a）最大探測上界MAX_DIST = 4
b）散列位置\(hash(x)\)，則探測位置為 \(hash(x)+0\)、\(hash(x)+1\)、\(hash(x)+2\)、\(hash(x)+3\)。
c）下例：
圖解說明：
圖1展示A～G的元素，右側是他們的散列值。圖表中的Hop表示探測位置是否被占用，比如“0010”，說明\(hash(x)+2\)位置被使用。用四位碼表示具體位置。
a）插入A，A的散列位置是7，則Hop[7]的第0個位置被占用，記作“1000”；
b）插入B，B的散列位置是9，則Hop[9]的第0個位置被占用，記作“1000”；
c）插入C，C的散列位置是6，則Hop[6]的第0個位置被占用，記作“1000”；以上未發生沖突。
d）插入D，D的散列位置是7，發生沖突，位置7已經存在值A，開始線性探測，探測下一個位置\(hasx(x)+1 = 8\)，位置8未被占用，可插入，則Hop[7]的第1個位置被占用，將Hop[7]記作“1100”；
e）插入E，E的散列位置是8，發生沖突，位置8已經存在值D，開始線性探測，探測下一個位置$hasx(x)+1 =9 \(，位置9已經存在值B，繼續探測下一個位置\)hasx(x)+2 = 10$，位置10未被占用，可插入，測試Hop[8]的第2個位置被占用，將Hop記作“0010”；
f、g）插入F、G。未發生沖突，同上插入。
上述跳房子插入很簡單，我們插入一個值，如果在它的hash位置發生沖突，即在上界范圍內線性探測下一個位置，知道達到上界，如果有空位置則插入。
問：如果線性探測，直到上界都無法插入呢？
答：當我們上界設置得不夠大時，這種情況是必須考慮的。此時的插入流程將會稍微負責。
例如：我們在上述例子中繼續插入H，散列值為9。我們探測位置9、10、11、12都被占用，只能到13，但是位置13明顯超過上界，即\(hash(x)+3\)都未能找到可插入點。那我們將找一個值y來替換掉。並把它重置到位置13。可以去到位置13的值只有散列值為10、11、12、13的值。如果我們檢查Hop[10]，它的值為“0000”，沒有可以替換的候選項，於是我們檢查Hop[11],它的值為“1000”，其值為G，可以被放到位置13。於是我們將元素G放到位置13，將11空出來，插入H。
2、總結
跳房子散列比較簡單，是一種比較新的算法，但是初始的實驗結果很有前途，特別是對那些使用多處理器並且需要大量並行和並發的應用而言。
但是布谷鳥散列和跳房子散列還處於實驗室狀態，能否在實際中代替線性探測法或者平方探測法，還有待驗證。