Устройство хэш-функций (...)

Ознакомился с чисто теоретической частью предмета. Насколько понял суть там такова...
Для того чтобы организовать быстрый доступ к значению массива по ключу за время O(1) нужно ключ побайтово преобразовать в индекс массива и чтобы он не выходил за пределы массива.
Хэширование ведь именно в этом заключается?
Если да, то с этим легко справился:

 mass = [None] * 15 

 

def to_hash(x):     

    res = [bin(ord(i)) for i in x] 

    res = ''.join([i[2:] for i in res]) 

    x = int(res, 2) % len(mass) 

    return x 

 

 

print(to_hash('Василий')) # 1 

print(to_hash('Прокопий')) # 13 

print(to_hash('Виниамин')) # 14 

print(to_hash('Евстигней')) # 11 

Но дальнейшая задача сложнее... Нужно избегать возникновения "коллизий", то есть повторяющихся индексов. Например George и Joe дадут одинаковый хэш 1.
Для этого существует с десяток математических формул.
Но вообще есть вот такая функция. Он бегает по массиву по кругу и выводит элементы, соответственно будет показывать какой индекс занят, какой свободен (содержит None).
Её тут можно привинтить к решению этого нелегкого дела? Или там всё только строго по давно придуманным для этого формулам?
Насколько помню там и есть подобный алгоритм. Индекс занят - увеличиваем хэш на 1 и двигаемся дальше пока не найдем None

 mass = [None] * 15 

head = 0 

 

def get_head(): 

    global head 

    head = (head + 1) % len(mass) 

    return mass[head - 1] 

 

for i in range(len(mass)): 

    print(get_head()) 

 

 def to_hash(x):

    return sum(ord(i) for i in x) % len(mass) 

 mass = [None] * 15 

 

def to_hash(x): 

    res = [bin(ord(i)) for i in x] 

    res = ''.join([i[2:] for i in res]) 

    x = int(res, 2) % len(mass) 

    return x 

 

def insert(key, value): 

    index = to_hash(key) 

    while mass[index] is not None: 

        index = (index + 1) % len(mass) 

    mass[index] = value 

 

insert('Василий', 'value1') 

insert('Прокопий', 'value2') 

insert('Виниамин', 'value3') 

insert('Евстигней', 'value4') 

print(mass)