ハッシュテーブルはExact matching（完全一致）アルゴリズムとして使われています。 例えば，ネットワークアルゴリズムとしては，フォワーディングテーブル（MACアドレステーブル）などのソフトウェア実装として，ハッシュテーブルが使われます。

ハッシュ関数は，あるデータ空間（ビット長）のビット列を別のデータ空間のビット列にマップする関数です。 例えば，MACアドレスは48ビットのアドレス空間ですが，EthernetスイッチのMACアドレステーブルは疎なので、全空間で探索・保存をせずに，一般的には多くても16Kエントリー（14ビット程度の空間）が保存されます。 つまり，ハッシュ関数を使って48ビットの空間を14ビットの空間にマップします。

いくつかのハッシュ関数はパスワードの暗号化と検証のように，一方向の暗号化関数として使われます。 このようなハッシュ関数はCryptographic hash functionと呼ばれますが，ハッシュテーブルに使うハッシュ関数はかならずしもCryptographic hash functionでなく、より軽量なハッシュ関数で良いです。通常、ハッシュテーブルには，ハッシュ値の衝突が起こった場合にLinked listやLinear probingといった衝突した値を扱う機構を備えます。

Jenkins hash functionやCRC32がハッシュテーブルのハッシュ関数にはよく利用されます。 以下のコードはJenkins hash functionのC言語でのコードです。

#define KEY_LENGTH 6 // for 48-bit keys
#define HASH_BIT_LENGTH 14 // Output address space of the hash function
uint32_t
jenkins_hash(uint32_t *key)
{
    size_t i;
    uint32_t hash;
    hash = 0;
    for ( i = 0; i < KEY_LENGTH; i++ )
        hash += key[i];
        hash += hash << 10;
        hash ^= hash >> 6;
    }
    hash += hash << 3;
    hash ^= hash >> 11;
    hash += hash << 15;
    return hash & ((1 << HASH_BIT_LENGTH) - 1);
}

ハッシュ関数は異なるビット列を入力とした場合にも，出力が同じ値になることがあります。 この衝突したハッシュ値をハッシュテーブル中に正しく保存，検索するために，Linked listまたはLinear probingが使われます。

Linked listはハッシュ値の衝突に対する単純な解法です。 以下の6個のキーを8バケット（3ビット空間）のハッシュテーブルに保存する場合を考えます。 1, 10, 100のハッシュ値が5となり，衝突が起こっています。

以下の図のように，衝突の起こったハッシュ値については，対応するバケットをLinked listでつなげることで，同じハッシュ値に対して複数のキー（とデータ）を保存できるようにします。検索のときは，このLinked listに対して線形探索を行います。

この解法の問題点は，Linked listの最大長がエントリの数となってしまい，nをエントリ数とした場合，最悪計算量がO(n)となってしまうことです。

Linear probingはハッシュ値の衝突に対する別の解法です。 Linear probingではLinked listとは違い，それぞれのバケットは最大で一つのエントリのみ入ります。 代わりに，ハッシュ値の衝突が起こった場合には，バケットをシーケンシャルに走査して空のバケットを探します。 例えば，上記の6エントリの例では，キー10を挿入する場合に，ハッシュ値が5のキー1が既にハッシュ値に対応するバケットに入っているため，その次のバケット（ハッシュ値6のバケット）に挿入します。 このような手順により，上記の例を上から順に挿入すると以下の図のハッシュテーブルとなります。

検索アルゴリズムは，ハッシュ値に対応するバケットから順に対応するキーを持つバケットを走査します。 例えば，上図でキー100に対応するバケットを検索するには，100のハッシュ値である5のバケットから順に走査して，対応する7のバケットで検索を終了します。 このように，単純なLinear probingの計算量はバケットの数のオーダーとなります。 しかし，Hopscotch hashingなど，検索時の計算量を削減するアルゴリズムもあります。

Linear probingの問題は，最大のエントリ数がハッシュテーブルのサイズで制限されるため，ハッシュテーブルのバケットが埋まった際にハッシュテーブルを拡張するには，ハッシュテーブル自体を再構成する必要があることです。