在利用开放定址处理冲突的哈希表中进行查找时，首先应计算给定值的哈希函数值，若表中该位置上没有记录，则表明关键字等于给定值的记录不存在；若该位置上的记录的关键字和给定值不等，则依据建表时设定的增量值寻找"下一个"地址，直至查找成功(即某个位置上的记录的关键字等于给定值)或查找不成功（哈希表中不存在关键字等于给定值的记录），并且在查找不成功的情况下，该地址恰为新的记录的插入位置。其算法如下：
算法 9.8Status SearchHash (HashTable H, KeyType kval, int &p, int &c)
{
// 在开放定址哈希表H中查找关键码为kval的元素,若查找成功,以p指
// 示待查记录在表中位置,并返回SUCCESS;否则,以p指示插入位置,并
// 返回UNSUCCESS,c 用以计冲突次数,其初值置零,供建表插入时参考
p = Hash(kval); // 求得哈希地址
while ( H.elem[p].key != NULLKEY // 该位置中填有记录
&& ( H.elem[p].key != kval) ) // 并且关键字不相等
collision(p, ++c); // 求得下一探查地址p
if ( H.elem[p].key == kval )
return SUCCESS; // 查找成功，p 返回待查记录位置
else return UNSUCCESS;
// 查找不成功(H.elem[p].key == NULLKEY)，p返回的是插入位置
} // SearchHash
开放定址哈希表的存储结构int hashsize[ ] = { 997, ... };
// 哈希表容量递增表，一个合适的素数序列
typedef struct
{
ElemType *elem; // 记录存储基址，动态分配数组
int count; // 当前表中含有的记录个数
int sizeindex;
// hashsize[sizeindex]为当前哈希表的容量
} HashTable;
const SUCCESS = 1；
const UNSUCCESS = 0；
const DUPLICATE = -1；
因为参数 c 的初值为0，则查找结束时，c 的值即为产生冲突的次数。
算法 9.9Status InsertHash (HashTable &H, Elemtype e)
{
// 若开放定址哈希表H中不存在记录 e 时则进行插入，并返回OK；
// 若在查找过程中发现冲突次数过大，则需重建哈希表
c = 0;
if ( HashSearch ( H, e.key, j, c ) == SUCCESS )
return DUPLICATE; // 表中已有与 e 有相同关键字的记录
else if ( c < hashsize[H.sizeindex]/2 ) {
// 冲突次数c未达到上限，（阀值c可调）
H.elem[j] = e; ++H.count; return OK; // 插入记录 e
} // if
else RecreateHashTable(H); // 重建哈希表
} // InsertHash
和二叉查找树类似，哈希表作为动态查找表的一种组织方法，建表的过程也是从空表起，逐个插入记录的过程。左侧为在开放定址的哈希表中插入记录的算法。
有时也可能因为哈希函数不够好，以至当表中记录数较多时冲突次数大大增加，可在插入算法中设立一个冲突次数的上限，一旦冲突次数超过该上限，可重新构建哈希表。
链地址处理冲突的哈希表的查找和插入算法则更简单。