包括 MIT 计算机科学博士生 William Kuszmaul 在内的三名研究人员的发现可以提高计算机数据存储和检索的效率。这项发现与“线性探测哈希表（linear-probing hash tables）”有关，于 1954 年引入，是当今可用的最古老、最简单和最快的数据结构之一。数据结构提供了在计算机中组织和存储数据的方法，哈希表是最常用的方法之一。在线性探测哈希表中，可存储信息的位置位于一个线性数组中。

Kuszmaul 表示，假设一个数据库旨在存储 10,000 个人的社会保障号码。“我们获取你的社会保障号码x，然后我们将计算x的哈希函数 h（x），它会为你提供一个 1 到10,000之间的随机数。”下一步是将随机数h（x）移到数组中的相应位置，然后将社会保障号码x放入该位置。

Kuszmaul 表示，如果该位置已被占用，“你只需要向前移动到下一个闲置位置然后将其放入。这就是‘线性探测’一词的由来，因为你一直线性前进，直到找到一个空位。”为了稍后检索社会保障号码x，你只需要前往指定位置 h（x），如果它不在那里，就继续前进，直到你找到 x，或者到达一个闲置位置并得出结论：x不在你的数据库之中。

删除项目（例如社会保障号码）的协议略有不同。如果你在删除信息后，在哈希表中留下一个空位，那么当你之后试图寻找其他内容时就可能造成混淆，因为该空位可能错误地表明你在寻找的项目不在数据库中。为 了避免这个问题，Kuszmaul 解释说，“你可以去元素被删除的地方放上一个叫作‘墓碑(tombstone)’的小标记，表明这里曾有一个元素，但现在已被删除了。”

这个程序已使用了半个多世纪。在此期间，几乎每个使用线性探测哈希表的人都认为，如果你让它们变得太满，那么长长的、被占据的位置就会聚集在一起形成“集群”。结果找到一个空位所花费的时间会急剧增加——事实上是二次方的——时间长到不现实。因此人们接受了以低容量操作哈希表的培训——这种做法会影响企业必须购买并维护的硬件数量，从而造成经济损失。

但是这个由来悠久、一直不利于高负载率的原则已被 Kuszmaul 和他的同事——石溪大学的 Michael Bender 和 Google 的 Bradley Kuszmaul 的工作彻底颠覆。他们发现，对于插入和删除数量大体相等的应用程序——添加的数据量大致等于删除的数据量——线性探测哈希表可以在不牺牲速度的情况下以高存储容量运行。