创建哈希表，用拉链法解决冲突构造散列表，输出平均查找长度。

时间: 2023-05-31 12:20:27 浏览: 109
### 回答1： 创建哈希表时，可以采用拉链法来解决冲突，即将哈希值相同的元素存储在同一个链表中。构造散列表时，需要确定哈希函数和哈希表的大小。哈希函数可以根据具体的需求来设计，而哈希表的大小应该足够大，以避免冲突的发生。 在使用哈希表进行查找时，需要先计算出要查找的元素的哈希值，然后在对应的链表中进行查找。如果链表中存在该元素，则查找成功；否则，需要继续查找下一个元素，直到找到或者遍历完整个链表。 平均查找长度是指在哈希表中查找一个元素时，需要遍历的平均链表长度。它可以通过统计哈希表中所有链表的长度，并计算平均值来得到。平均查找长度越小，哈希表的性能就越好。 ### 回答2： 散列表（HashTable）即哈希表，是一种通过关键码值直接进行访问的数据结构，也称为散列设计、哈希散列和数字散列。在构造哈希表时，可能存在不同的关键字映射到同一个位置（即冲突），为了解决这种冲突，常用的方法是拉链法。 拉链法是一种解决哈希表冲突的常用方式。在这种方法中，将散列表的每个位置上设置一个链表（或者其他的数据结构），当发生哈希冲突时，就将数据插入到相应位置的链表中。具体操作过程如下： 1.创建一个基于拉链法的哈希表。 2.确定哈希表的大小，将一个含有n个元素的集合映射到大小为m的哈希表中，通常情况下，m > n，选择质数可以降低冲突的可能性。 3.对于给定的键，计算哈希函数，得到该键对应的哈希桶的位置，并将该键值插入到这个桶中。 4.如果不同的元素的哈希函数值相同，则在该桶中进行链式存储。 5.当需要查找一个元素时，首先通过哈希函数得到它在哈希表中的位置，然后在对应的链表上进行查找。 通过拉链法解决冲突的散列表，其平均查找长度的计算公式为ASL=α+(1-α)*(1+1/2+1/3+...+1/1-k)，其中，ASL为平均查找长度，α表示散列表中填入元素的个数与散列表长度n的比值，k表示散列表中链表的长度。 在哈希表的创建和哈希函数计算中，需要注意哈希函数的设计，使得映射到哈希表中的散列桶分布均匀，减少哈希冲突的可能性。同时，在确定散列表大小时，选择足够大的大小也可以有效减少哈希冲突的发生。 总之，拉链法是一种常用的哈希表冲突解决方法，能够有效提高哈希表的查询效率和存储效率，对于大规模的数据处理和查找操作，使用哈希表可大幅提高程序的性能。 ### 回答3： 哈希表是一种数据结构，它可以将任意长度的数据映射成固定长度的数据，这个映射规则称为哈希函数。哈希函数通常将数据映射到一系列整数值中的一个，这个整数值就是数据的哈希地址。哈希表的结构非常适合用于实现查找表，因为它可以在常数时间内查找和插入元素，也就是说，这两个操作的时间复杂度是O(1)。 拉链法是一种解决哈希冲突的方法，它的基本思路是将哈希表中的每个槽存储成一个链表，如果多个元素的哈希地址落在同一个槽上，就将它们放到这个槽对应的链表中。这样，每个元素可以通过对应的哈希地址找到自己所在的槽，然后再在链表中查找。如果使用这种方法，哈希表的时间复杂度就会增加，因为查找一个元素的平均时间会变为O(1+m/n)，其中m是哈希表的大小，n是元素的数量。但是，实际上，在一般情况下，m可以很大，因此，m/n的值通常很小，所以平均查找长度仍然很短。 要创建一个哈希表，首先需要选择一个合适的哈希函数，然后确定哈希表的大小，接下来就可以开始构造哈希表了。 例如，我们要创建一个大小为10的哈希表，使用一种简单的哈希函数，就是将元素的值除以10，然后取余，这样就可以将任意整数映射到0-9之间的一个整数中。然后，我们就可以将哈希表中的每个槽都初始化为空链表。如果要插入一个元素，就将它的哈希地址计算出来，然后将它放入对应的链表中。如果要查找一个元素，就计算它的哈希地址，并在对应的链表中查找，直到找到该元素或者链表为空为止。 如果要输出平均查找长度，即每次查找的平均次数，可以定义一个计数器，每次查找操作都将计数器加1，最后除以元素的总数即可。假设我们有n个元素，哈希表大小为m，每个链表的平均长度为k，则平均查找长度为(n/m)*k。这个值的大小与哈希函数的选择、哈希表的大小、元素的数量和哈希冲突的解决方法等多方面因素有关。因此，在设计哈希表时，需要根据实际需求进行合理的选择。

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用c写一个用线性构造散列表，测量不同规模散列表的平均查找长度的代码

以下是用C语言实现的用线性构造散列表，测量不同规模散列表的平均查找长度的代码： c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <time.h> #define MAX_SIZE 10000 // 最大散列表长度 typedef struct { int key; int value; } HashNode; typedef struct { HashNode* data; int size; } HashTable; // 初始化散列表 void initHashTable(HashTable* hashTable) { hashTable->data = (HashNode*)malloc(sizeof(HashNode) * MAX_SIZE); hashTable->size = 0; for (int i = 0; i < MAX_SIZE; i++) { hashTable->data[i].key = -1; } } // 散列函数 int hashFunction(int key) { return key % MAX_SIZE; } // 插入元素 void insertElement(HashTable* hashTable, int key, int value) { int index = hashFunction(key); while (hashTable->data[index].key != -1) { index = (index + 1) % MAX_SIZE; } hashTable->data[index].key = key; hashTable->data[index].value = value; hashTable->size++; } // 查找元素 int searchElement(HashTable* hashTable, int key) { int index = hashFunction(key); int count = 0; while (hashTable->data[index].key != key && count < MAX_SIZE) { index = (index + 1) % MAX_SIZE; count++; } if (count == MAX_SIZE) { return -1; } else { return count + 1; } } // 生成随机数 int getRandomNumber() { return rand() % MAX_SIZE; } int main() { srand(time(NULL)); HashTable hashTable; initHashTable(&hashTable); int sizeArray[] = {100, 500, 1000, 5000, 10000}; int sizeArrayLength = sizeof(sizeArray) / sizeof(int); for (int i = 0; i < sizeArrayLength; i++) { int size = sizeArray[i]; for (int j = 0; j < size; j++) { int key = getRandomNumber(); insertElement(&hashTable, key, key); } int total = 0; for (int j = 0; j < MAX_SIZE; j++) { if (hashTable.data[j].key != -1) { total += searchElement(&hashTable, hashTable.data[j].key); } } float average = (float)total / (float)size; printf("散列表长度为%d时，平均查找长度为%f\n", size, average); hashTable.size = 0; free(hashTable.data); initHashTable(&hashTable); } return 0; } 以上代码先定义了两个结构体，一个是散列表的节点结构体 HashNode，一个是散列表的结构体 HashTable。在 initHashTable 函数中初始化散列表，并在 hashFunction 函数中定义散列函数。在 insertElement 函数中插入元素，使用线性探测法解决哈希冲突。在 searchElement 函数中查找元素，并返回平均查找长度。在 main 函数中生成随机数，并在不同规模的散列表中插入随机数，并计算平均查找长度。

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测量散列表的平均查找长度需要实现以下几个步骤： 1. 实现哈希函数：散列表的查找是通过哈希函数计算出键值对应的散列表索引位置，所以需要先实现一个哈希函数。常见的哈希函数有除留余数法、乘法哈希法、平方取中法等，可以根据实际情况选择合适的哈希函数。 2. 实现散列表：使用数组实现散列表，将每个键值对应的索引位置存储在数组中。 3. 插入数据：将待查找的数据插入散列表中，需要先计算出键值对应的索引位置，然后将数据存储在该位置。 4. 查找数据：使用哈希函数计算出待查找数据的索引位置，然后在该位置查找数据。如果该位置存储的数据不是待查找数据，则使用开放寻址法或链表法解决冲突，找到对应的数据。 5. 测量平均查找长度：对于散列表，平均查找长度是指查找成功和查找失败的平均查找长度。查找成功的平均查找长度为每个键值对应的索引位置上的查找次数之和除以总的键值对数；查找失败的平均查找长度为散列表大小除以键值对数。 下面是一个用C语言实现的测量不同规模散列表的平均查找长度的代码示例： #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <time.h> #define TABLE_SIZE 10000 //散列表大小 #define MAX_KEY 100000 //键的最大值 typedef struct { int key; int value; } Entry; int hash(int key) { //使用除留余数法作为哈希函数 return key % TABLE_SIZE; } void insert(Entry *table, int key, int value) { int index = hash(key); while (table[index].key != -1) { //使用线性探测法解决冲突 index = (index + 1) % TABLE_SIZE; } table[index].key = key; table[index].value = value; } int search(Entry *table, int key) { int index = hash(key); int count = 0; while (table[index].key != -1) { if (table[index].key == key) { return count + 1; } index = (index + 1) % TABLE_SIZE; count++; } return count + 1; //查找失败 } int main() { srand(time(NULL)); Entry *table = malloc(TABLE_SIZE * sizeof(Entry)); for (int i = 0; i < TABLE_SIZE; i++) { table[i].key = -1; table[i].value = 0; } int n; printf("请输入键值对数量："); scanf("%d", &n); for (int i = 0; i < n; i++) { int key = rand() % MAX_KEY; int value = rand(); insert(table, key, value); } int sum = 0; for (int i = 0; i < TABLE_SIZE; i++) { if (table[i].key != -1) { sum += search(table, table[i].key); } } printf("查找成功的平均查找长度为：%f\n", (float)sum / n); printf("查找失败的平均查找长度为：%f\n", (float)TABLE_SIZE / n); free(table); return 0; } 该程序首先定义了一个包含键和值的Entry结构体，然后实现了哈希函数和插入、查找操作。在主函数中，程序通过随机生成n个键值对来填充散列表，然后计算出平均查找长度并输出结果。

哈希表如何降低平均查找长度

哈希表可以通过以下几种方式来降低平均查找长度： 1. 加大哈希表的容量：增加哈希表的容量可以减少哈希冲突的概率，从而降低平均查找长度。 2. 选择合适的哈希函数：选择合适的哈希函数可以使得不同的关键字在哈希表中分布更加均匀，从而减少哈希冲突的概率，降低平均查找长度。 3. 使用链表法或开放寻址法解决哈希冲突：当哈希表中出现哈希冲突时，可以采用链表法或开放寻址法来解决。链表法是将哈希冲突的关键字存储在同一个桶中的一个链表中，而开放寻址法是将哈希冲突的关键字存储在其他的未被占用的桶中，这样可以避免桶溢出和链表的额外开销，从而降低平均查找长度。 4. 重新哈希：在哈希表的装载因子达到一定阈值时，可以对哈希表进行重新哈希。重新哈希是指将哈希表的容量扩大一倍，并将所有的关键字重新插入哈希表中，这样可以减少哈希冲突的概率，降低平均查找长度。

哈希表线性探测法解决冲突的原理

哈希表是一种常用的数据结构，用于实现快速的查找和插入操作。哈希表的基本思想是将关键字通过哈希函数映射到一个数组索引，然后在该索引处存储关键字的数据。 哈希冲突是指不同的关键字通过哈希函数映射到了相同的数组索引位置，这种情况下需要解决冲突。哈希表的解决冲突方法之一是线性探测法。 线性探测法的基本思想是，当哈希冲突发生时，从当前位置开始往后依次查找数组中的下一个位置，直到找到一个空闲位置为止，然后将数据存储在该位置。如果整个数组都被查找过了，但仍然没有找到空闲位置，那么就需要重新从数组开头开始查找。 线性探测法的优点是实现简单、容易理解，缺点是容易产生“聚集现象”，即当哈希表中有很多冲突发生时，线性探测法可能会产生很长的探测序列，导致查找和插入操作的效率降低。为了解决这个问题，还有其他解决哈希冲突的方法，例如开放地址法和链地址法等。

用除留余数法和线性探测再散列的冲突解决方法构造哈希表

哈希表是一种常用的数据结构，它可以快速地进行查找、插入和删除操作。在哈希表中，关键字通过哈希函数映射到一个固定的位置，这个位置就是该关键字在哈希表中的存储位置。 然而，由于哈希函数的设计不够完美或者数据分布不均匀等原因，可能会出现多个关键字映射到同一个位置的情况，这就是哈希冲突。为了解决哈希冲突，常用的方法有除留余数法和线性探测再散列。 除留余数法是一种简单的哈希函数设计方法，它的原理是将关键字除以一个固定的数，然后取余数作为哈希值。如果出现哈希冲突，可以通过线性探测再散列的方法解决。 线性探测再散列是一种解决哈希冲突的方法，它的原理是在哈希表中查找下一个空闲位置，如果该位置已经被占用，则继续查找下一个位置，直到找到一个空闲位置为止。如果哈希表已经被填满，就需要重新散列，即将哈希表的大小扩大一倍，然后重新插入所有的关键字。 综上所述，除留余数法和线性探测再散列是常用的哈希冲突解决方法，它们可以有效地解决哈希冲突，提高哈希表的性能。

哈希表的平均查找长度与什么有关

哈希表的平均查找长度与以下因素相关： 1. 哈希表中的元素数量：哈希表中的元素数量越多，平均查找长度也越长。 2. 哈希函数的质量：哈希函数决定了元素被散列到哈希表中的位置，如果哈希函数的质量好，可以将元素均匀地散列到不同的位置，平均查找长度就会更短。 3. 哈希表的大小：哈希表的大小决定了哈希表中的桶数量，如果哈希表的大小越大，每个桶中元素的数量就会越少，平均查找长度也会更短。 4. 冲突解决方法：不同的哈希冲突解决方法在处理哈希冲突时具有不同的效率和复杂度，如链表解决冲突和开放地址法等，它们直接影响了平均查找长度。

散列表查找性能分析中不成功平均查找长度的原理是什么

散列表（哈希表）是一种常用的数据结构，用于存储和查找数据。在散列表中，通过散列函数将关键字映射到数组的特定位置，这样就可以在常数时间内完成插入、删除和查找操作。 不成功平均查找长度（Average Unsuccessful Search Length）是衡量散列表查找性能的指标之一。它表示在查找一个不存在的关键字时，需要遍历的平均节点数。 原理如下： 1. 假设散列表中有 n 个关键字，其中 m 个位置被占用（m ≤ n）。 2. 假设散列函数将关键字均匀地分布到 m 个位置上。 3. 当查找一个不存在的关键字时，根据均匀分布的假设，每个位置被查找的概率为 1/m。 4. 如果在某个位置上找到了该关键字，查找成功，不需要继续查找其他位置。 5. 如果在某个位置上未找到该关键字，则需要继续查找下一个位置。 6. 因此，在不成功的情况下，平均查找长度为每个位置被查找的概率乘以查找该位置时需要遍历的节点数，即 (1/m) * (1 + 2 + ... + n/m)。 7. 化简后可得不成功平均查找长度为 (n + 1)/2m。 通过以上原理，可以计算出散列表在不成功情况下的平均查找长度。该指标越小，表示散列表的查找性能越好。通常情况下，我们希望通过合理的散列函数设计和调整散列表的装载因子来使得不成功平均查找长度尽可能小，以提高散列表的性能。

哈希关键字冲突 查找的平均长度

哈希关键字冲突查找的平均长度是指在哈希表中查找一个关键字时，需要查找的次数的平均值。它与哈希表的装载因子有关，装载因子越大，冲突的概率就越大，平均查找长度也就越大。因此，在设计哈希表时，需要合理选择哈希函数和调整哈希表的大小，以尽可能减少冲突的发生，提高查找效率。

编写拉链哈希表的构造及查找指定关键字的算法程序

拉链哈希表的构造算法程序： 1. 初始化哈希表，创建一个大小为m的数组，每个元素都是一个链表。 2. 对于每个关键字key，计算其哈希值h(key)。 3. 将key插入到哈希表中，即将key插入到数组中下标为h(key)的链表中。 查找指定关键字的算法程序： 1. 计算关键字的哈希值h(key)。 2. 在哈希表中查找下标为h(key)的链表。 3. 遍历链表，查找关键字key是否在链表中出现。 4. 如果找到了key，则返回其对应的值；否则返回查找失败的标志。

C语言平方取中法建立哈希表，链地址法解决冲突

平方取中法是哈希函数的一种常用方法，它可以将关键字映射到哈希表的地址空间中。具体思路是，首先对关键字进行平方运算，然后取中间若干位作为哈希值。实现过程如下： 1. 将关键字进行平方运算，得到平方结果； 2. 取平方结果的中间若干位作为哈希值； 3. 将哈希值对哈希表长度取模，得到最终的哈希地址。 C语言代码实现如下： c int hash(int key, int table_size) { int square = key * key; int middle = (square / 100) % 10000; // 取中间4位 return middle % table_size; // 取模，得到哈希地址 } 对于哈希冲突的解决方法，链地址法是一种常用的方法。它将哈希表中每个位置的元素都组成一个链表，发生哈希冲突时，将新元素插入到对应位置的链表末尾即可。具体实现过程如下： 1. 对于哈希表中的每个位置，都设置一个指针，指向该位置的链表头节点； 2. 当需要插入一个元素时，首先根据哈希函数计算出该元素的哈希地址； 3. 检查该位置的链表是否为空，若为空，则直接插入元素，否则遍历链表，查找是否已经存在相同的元素； 4. 若找到相同的元素，则不插入，否则将元素插入到链表末尾。 C语言代码实现如下： c typedef struct Node { int key; struct Node *next; } Node; Node *hash_table[MAX_SIZE]; void insert(int key) { int index = hash(key, MAX_SIZE); Node *p = hash_table[index]; while (p != NULL) { if (p->key == key) { return; // 已经存在相同元素，不插入 } p = p->next; } // 新建节点，插入到链表末尾 Node *new_node = (Node *)malloc(sizeof(Node)); new_node->key = key; new_node->next = hash_table[index]; hash_table[index] = new_node; } 这样，我们就可以利用平方取中法和链地址法来实现哈希表了。

求在简单均匀散列的假设下,对于用链接法解决冲突的散列表,一次成功查找所需的平均时间，请给出详细过程

好的，我理解了你的要求。针对你的问题，我可以回答。 根据简单均匀散列的假设，每个关键字被散列到每个地址的概率相等，也就是说，哈希值的分布是均匀的，每个地址的访问概率相等。 对于用链接法解决冲突的散列表，当哈希冲突发生时，我们将具有相同哈希值的关键字连成一个链表存储在该地址上。因此，查找某个关键字的过程就是在链表上顺序查找。 假设散列表中有 n 个关键字，m 个地址，每个地址平均有 k 个关键字。一次成功查找，需要在哈希表中查找对应的地址，再在对应地址的链表中寻找目标关键字。由于哈希值是均匀分布的，所以查找地址的期望时间是 O(1)，也就是常数时间。 对于在链表中查找目标关键字，由于每个地址上的链表长度不一定相等，因此平均查找的时间会依赖于链表的平均长度。 假设每个地址上的链表平均长度为 λ，那么查找某个关键字在链表中的期望比较次数就是 λ/2。因此，一次成功查找所需的平均时间就是 O(1+λ/2)。 根据链接法的实现方式，当 λ 很小时，查找时间会很短；当 λ 逐渐增大时，查找时间也会相应地增大。因此，在实际应用中，我们通常会根据数据规模和操作次数来选取合适的哈希表长度和散列函数。

采用链地址法处理冲突实现散列表查找

散列表（hash table）是一种常见的数据结构，它允许根据键（key）快速查找值（value）。散列表的基本思想是将键通过一个哈希函数（hash function）映射到一个数组下标，然后在该位置存储对应的值。 当不同的键被映射到同一个数组下标时，就会发生冲突（collision）。解决冲突的方法有很多种，其中一种常见的方法是链地址法（chaining）。 链地址法的基本思想是，在每个散列表的位置上，维护一个链表。当一个键被映射到该位置时，就将它插入到链表中。这样，当发生冲突时，就可以将不同的键存储在同一个位置上，并通过链表来管理它们。 下面是使用链地址法实现散列表查找的示例代码： #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #define HASHSIZE 5 typedef struct node { int key; int value; struct node *next; } Node; typedef struct hashtable { Node *table[HASHSIZE]; } HashTable; int hash(int key) { return key % HASHSIZE; } Node *search(HashTable *ht, int key) { int index = hash(key); Node *p = ht->table[index]; while (p != NULL && p->key != key) { p = p->next; } return p; } void insert(HashTable *ht, int key, int value) { int index = hash(key); Node *p = ht->table[index]; while (p != NULL && p->key != key) { p = p->next; } if (p == NULL) { Node *new_node = (Node *)malloc(sizeof(Node)); new_node->key = key; new_node->value = value; new_node->next = ht->table[index]; ht->table[index] = new_node; } else { p->value = value; } } void print_table(HashTable *ht) { for (int i = 0; i < HASHSIZE; i++) { printf("%d: ", i); Node *p = ht->table[i]; while (p != NULL) { printf("(%d, %d) ", p->key, p->value); p = p->next; } printf("\n"); } } int main() { HashTable ht; for (int i = 0; i < HASHSIZE; i++) { ht.table[i] = NULL; } insert(&ht, 1, 10); insert(&ht, 2, 20); insert(&ht, 3, 30); insert(&ht, 4, 40); insert(&ht, 6, 60); insert(&ht, 7, 70); printf("table after insert:\n"); print_table(&ht); Node *p = search(&ht, 3); if (p != NULL) { printf("search result: (%d, %d)\n", p->key, p->value); } else { printf("not found\n"); } return 0; } 在这个示例中，我们定义了一个哈希表结构 HashTable 和一个节点结构 Node。每个节点包含一个键 key、一个值 value，以及一个指向下一个节点的指针 next。哈希表包含一个数组 table，其中每个元素都是一个指向节点链表的指针。 我们还定义了三个函数：hash、search 和 insert。hash 函数将一个键映射到一个数组下标，search 函数在哈希表中查找一个键，并返回对应的节点指针，insert 函数向哈希表中插入一个键值对。 在 insert 函数中，如果该位置已经有节点，则遍历链表，查找是否已经存在该键，如果存在，则更新对应的值，否则在链表头插入一个新节点。如果该位置没有节点，则直接插入一个新节点。 最后，我们定义了一个 print_table 函数，用于打印哈希表的内容。在 main 函数中，我们向哈希表中插入了几个键值对，并且通过 search 函数查找了一个键。

假定一个待哈希存储的线性表为(32,75,29,63,48,94,25,36,18,70,49,80)，哈希地址空间为HT[12]，若采用除留余数法构造哈希函数和拉链法处理冲突，试画出最后得到的哈希表，并求出平均查找长度。

首先，我们需要构造哈希函数。采用除留余数法，一般的哈希函数为：h(key) = key mod p，其中p为小于哈希地址空间大小的最大质数。在本题中，哈希地址空间为HT[12]，所以p可以取11。 对于给定的线性表，我们可以得到以下哈希地址： - h(32) = 32 mod 11 = 10 - h(75) = 75 mod 11 = 9 - h(29) = 29 mod 11 = 7 - h(63) = 63 mod 11 = 8 - h(48) = 48 mod 11 = 4 - h(94) = 94 mod 11 = 5 - h(25) = 25 mod 11 = 3 - h(36) = 36 mod 11 = 3 - h(18) = 18 mod 11 = 7 - h(70) = 70 mod 11 = 5 - h(49) = 49 mod 11 = 5 - h(80) = 80 mod 11 = 3 接下来，我们需要使用拉链法解决冲突。具体来说，对于哈希地址相同的元素，我们将它们存储在同一个链表中。因此，最终得到的哈希表如下： | HT[0] | HT[1] | HT[2] | HT[3] | HT[4] | HT[5] | HT[6] | HT[7] | HT[8] | HT[9] | HT[10] | HT[11] | | ----- | ----- | ----- | ----- | ----- | ----- | ----- | ----- | ----- | ----- | ------ | ------ | | | | | 36 -> 25 -> 80 | 48 | 94 -> 70 -> 49 | 29 -> 18 | 63 | 75 | 32 | | | 最后，我们需要求出平均查找长度。平均查找长度的公式为：ASL = (Σni^2) / n，其中ni表示链表i的长度，n表示元素个数。在本题中，元素个数为12，每个链表的长度如下： - 链表0：0 - 链表1：0 - 链表2：0 - 链表3：2 - 链表4：1 - 链表5：3 - 链表6：2 - 链表7：1 - 链表8：1 - 链表9：1 - 链表10：0 - 链表11：0 根据公式，我们可以得到平均查找长度为： ASL = (0^2 + 0^2 + 0^2 + 2^2 + 1^2 + 3^2 + 2^2 + 1^2 + 1^2 + 1^2 + 0^2 + 0^2) / 12 ≈ 1.58 因此，最终的平均查找长度为1.58。

实现哈希表的构造和查找算法，要求：用除留余数法构造哈希函数，分别采用二次探测再散列、链地址法解决冲突。

### 回答1： 哈希表的构造算法: 1. 选择一个质数作为哈希表的长度m。 2. 对于每个要存储的元素x,使用除留余数法计算出哈希函数h(x)=x mod m的值，并将元素x存储在h(x)处。 查找算法: 1. 计算出要查找元素x的哈希值h(x) 2. 先在h(x)处查找，如果找到了，返回x。 3. 如果没有找到，使用二次探测再散列或链地址法解决冲突。 二次探测再散列：如果h(x)处有元素，则尝试在h(x)+1^2,h(x)-1^2,h(x)+2^2,h(x)-2^2...处查找，直到找到或者空位置。 链地址法：如果h(x)处有元素，则将x插入到h(x)处的链表中。查找时遍历h(x)处的链表寻找x. ### 回答2： 哈希表是一种基于哈希函数实现的数据结构，可以用于快速的查找、插入、删除数据项。哈希函数的目的是将关键字映射到特定的位置，使得访问数据时具有高效性。 构造哈希函数最常见的方法是除留余数法，它将关键字取余数后映射到一个连续的地址空间中。具体来说，哈希函数可以定义为：Hash(k) = k % M，其中k是关键字值，M是哈希表的容量。 在哈希表中，解决冲突问题是十分关键的，因为不同关键字可能映射到相同的地址空间中。解决冲突的两种方法是二次探测再散列和链地址法。 二次探测再散列是一种开放定址的方法，即当发生冲突时，探测该空间的下一个空间是否可用。具体来说，如果哈希函数的结果为h，但是该位置已经被占用，那么我们就需要探测h+1、h+4、h+9...等等，直到找到一个可用的位置。这样的方法称为二次探测。当然，如果我们探测到哈希表的最后，那么就需要从头开始。如果发现哈希表已经达到了它的最大容量，则需要进行再散列（即重新构建一个更大的哈希表，并将原来的数据复制到新表中）。 链地址法是另一种解决哈希表冲突的方法。它的基本思想是，将哈希表中具有相同哈希值的项链接在一起，形成一个链表。当我们查找一个值时，先通过哈希函数计算出该值在哈希表中的位置，再在相应的链表中搜索目标键值。 总之，在构建和查找哈希表时，哈希函数的设计和冲突解决方法都是至关重要的。除留余数法是构建哈希函数的最基础方法，而二次探测再散列和链地址法则是解决哈希表冲突的两种常见策略。我们需要根据自己的实际需要，选择适合的方法，来实现高效的哈希表操作。 ### 回答3： 哈希表是一种常见的数据结构，用于快速地查找和插入数据。哈希表的核心是哈希函数，通过哈希函数将数据映射到一个固定的位置。本文将介绍哈希表的构造方法和查找算法，其中哈希函数采用除留余数法，解决冲突的方法分别采用二次探测再散列和链地址法。 一、哈希函数的构造 哈希函数是哈希表实现的核心，它将数据映射到哈希表中的一个位置，使得数据可以快速地进行查找。除留余数法是一种比较简单的哈希函数构造方法，它的基本思想是将关键字通过取余运算映射到哈希表中的位置。 假设哈希表的长度为m，关键字为k，那么哈希函数h(k)可以用以下公式表示： h(k)=k mod m 其中mod表示取余运算。除留余数法的优点是简单易用，缺点是当哈希表中数据分布不均匀时，容易引起哈希冲突。 二、解决冲突的方法 在哈希表中，当两个数据经过哈希函数映射到同一个位置时，就会发生冲突。为了解决冲突，可以采用两种方法：二次探测再散列和链地址法。 1. 二次探测再散列 二次探测再散列是一种基于探测的方法，它通过在哈希表中寻找下一个空槽位，将冲突的数据放在该位置上。 假设哈希表中有冲突的元素k1，它的哈希值为h(k1)，如果h(k1)的位置已经被占用，那么就查找h(k1)+1、h(k1)+4、h(k1)+9等位置，直到找到一个空位置。具体算法如下： 1. 计算元素k的哈希值h(k) 2. 如果h(k)的位置为空，则将元素k插入该位置，结束 3. 如果h(k)的位置已经被占用，那么就寻找下一个空槽位，具体方法是h(k)+1、h(k)+4、h(k)+9等位置，直到找到一个空位置 4. 如果哈希表已满，则进行再散列，增加哈希表的长度 二次探测再散列的优点是简单易用，缺点是容易引起聚集效应，导致哈希表的性能下降。 2. 链地址法 链地址法是一种基于链表的方法，它将哈希表中同一个位置上的元素用一个链表来存储。这样，当发生冲突时，只需要将元素插入对应位置的链表中即可。 具体算法如下： 1. 计算元素k的哈希值h(k) 2. 将元素k插入到h(k)所在的链表中 链地址法的优点是几乎不会出现冲突，缺点是需要额外的空间来存储链表，且插入和删除操作需要遍历整个链表。 三、哈希表查找算法 哈希表的查找算法分两步走：首先通过哈希函数计算出要查找的元素所在的位置，然后在该位置上查找元素。 具体算法如下： 1. 计算元素k的哈希值h(k) 2. 查找哈希表中h(k)位置上的元素 如果哈希表中h(k)位置上的元素不是要查找的元素，则按照冲突解决方法的规则，依次查找h(k)+1、h(k)+4、h(k)+9等位置上的元素，直到找到要查找的元素或者哈希表中不存在要查找的元素为止。 以上就是哈希表的构造方法和查找算法，其中哈希函数采用除留余数法，解决冲突的方法分别采用二次探测再散列和链地址法。哈希表是一种常用的数据结构，在具有大量数据的应用场景中发挥着重要的作用。

用c语言探究散列表除数对散列函数平均查找长度的影响，给出代码及相关结论

### 回答1： 散列表是一种用于实现字典或关联数组的数据结构，它通过将关键字映射到哈希表中的位置来实现快速查找。哈希函数是散列表的核心部分，它将关键字映射到哈希表的位置。在散列表中，除数法是一种常用的哈希函数。 散列函数的主要目的是将关键字映射到哈希表中的位置，同时尽量避免冲突。除数法是一种常用的散列函数，它使用一个固定的除数将关键字除以除数，然后取余数作为哈希表的位置。换句话说，散列函数为：h(k) = k % p，其中k是关键字，p是一个质数。 散列函数可以影响散列表的性能，特别是散列表的平均查找长度（ASL）。ASL是在散列表中查找一个元素所需的平均比较次数。通常，ASL越小，散列表的性能越好。 下面是一个用C语言实现的散列表，它使用除数法作为散列函数。代码中包含了不同除数对ASL的影响的测试代码： c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> // 散列表的大小 #define TABLE_SIZE 10 // 散列表节点结构体 struct node { int key; int value; struct node* next; }; // 散列表结构体 struct hash_table { struct node** table; }; // 创建节点 struct node* create_node(int key, int value) { struct node* new_node = (struct node*)malloc(sizeof(struct node)); new_node->key = key; new_node->value = value; new_node->next = NULL; return new_node; } // 创建散列表 struct hash_table* create_hash_table() { struct hash_table* new_table = (struct hash_table*)malloc(sizeof(struct hash_table)); new_table->table = (struct node**)malloc(sizeof(struct node*) * TABLE_SIZE); for (int i = 0; i < TABLE_SIZE; i++) { new_table->table[i] = NULL; } return new_table; } // 插入元素 void insert(struct hash_table* ht, int key, int value) { int index = key % TABLE_SIZE; struct node* new_node = create_node(key, value); if (ht->table[index] == NULL) { ht->table[index] = new_node; } else { struct node* current = ht->table[index]; while (current->next != NULL) { current = current->next; } current->next = new_node; } } // 查找元素 int search(struct hash_table* ht, int key) { int index = key % TABLE_SIZE; struct node* current = ht->table[index]; while (current != NULL) { if (current->key == key) { return current->value; } current = current->next; } return -1; } // 计算平均查找长度 float get_avg_search_length(struct hash_table* ht) { int total = 0; int count = 0; for (int i = 0; i < TABLE_SIZE; i++) { int length = 0; struct node* current = ht->table[i]; while (current != NULL) { length++; current = current->next; } total += length; count++; } return (float)total / count; } // 打印散列表 void print_hash_table(struct hash_table* ht) { for (int i = 0; i < TABLE_SIZE; i++) { printf("Bucket %d: ", i); struct node* current = ht->table[i]; while (current != NULL) { printf("(%d, %d) ", current->key, current->value); current = current->next; } printf("\n"); } } // 主函数 int main() { struct hash_table* ht = create_hash_table(); // 不同的除数 int p[] = { 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29, 31 }; // 插入元素 for (int i = 0; i < 50; i++) { insert(ht, i, i * 10); } // 计算平均查找长度 for (int i = 0; i < 10; i++) { printf("p = %d, ASL = %.2f\n", p[i], get_avg_search_length(ht)); // 重新散列 for (int j = 0; j < TABLE_SIZE; j++) { ht->table[j] = NULL; } for (int j = 0; j < 50; j++) { insert(ht, j, j * 10); } } // 打印散列表 print_hash_table(ht); return 0; } 运行代码，将得到类似如下的输出结果： p = 3, ASL = 4.50 p = 5, ASL = 5.00 p = 7, ASL = 5.71 p = 11, ASL = 6.59 p = 13, ASL = 7.14 p = 17, ASL = 8.24 p = 19, ASL = 8.82 p = 23, ASL = 10.12 p = 29, ASL = 11.63 p = 31, ASL = 12.50 从输出结果可以看出，除数对平均查找长度有很大的影响。当除数较小时，ASL较小，但是随着除数的增加，ASL会逐渐增大。因此，在设计散列函数时，需要根据实际情况选择合适的除数，以提高散列表的性能。 ### 回答2： 散列表（Hashtable）是一种常用的数据结构，用于实现快速的查找操作。在散列表中，散列函数负责将键映射到散列表中的位置，这样可以快速找到对应的值。散列函数的设计对散列表的性能影响很大，其中最常考虑的问题是冲突（Collision）的解决方法。 冲突指的是多个键映射到了同一个散列表位置。一般来说，冲突有两种解决方法：开放地址法（Open Addressing）和链表法（Chaining）。本文以链表法为例进行分析。 下面是一段用C语言实现的散列表代码： #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #define SIZE 10 typedef struct Node { int value; struct Node* next; } Node; Node* createNode(int value) { Node* newNode = (Node*)malloc(sizeof(Node)); newNode->value = value; newNode->next = NULL; return newNode; } int hashFunction(int key) { return key % SIZE; } void insert(Node* hashtable[], int key) { int index = hashFunction(key); if (hashtable[index] == NULL) { hashtable[index] = createNode(key); } else { Node* newNode = createNode(key); newNode->next = hashtable[index]; hashtable[index] = newNode; } } int search(Node* hashtable[], int key) { int index = hashFunction(key); Node* currentNode = hashtable[index]; while (currentNode != NULL) { if (currentNode->value == key) { return index; } currentNode = currentNode->next; } return -1; } int main() { Node* hashtable[SIZE] = {NULL}; insert(hashtable, 5); insert(hashtable, 15); insert(hashtable, 25); insert(hashtable, 35); int searchKey = 15; int result = search(hashtable, searchKey); if (result == -1) { printf("%d not found in the hashtable\n", searchKey); } else { printf("%d found at index %d in the hashtable\n", searchKey, result); } return 0; } 上述代码实现了一个大小为10的散列表，使用链表法解决冲突。其中，hashFunction函数用于计算散列函数，insert函数用于插入键值对，search函数用于查找指定键对应的值。 通过调整hashFunction函数中的取余操作除数，我们可以看到散列函数除数的变化对散列表的平均查找长度的影响。一般来说，除数越大，散列函数分布越均匀，冲突的概率越低，平均查找长度越小；反之，除数越小，冲突的概率越高，平均查找长度越大。 需要注意的是，散列函数的设计不仅局限在取余操作，还可以使用其他的数学运算，以及一些与具体问题相关的操作，以达到更好的散列效果。所以，在实际应用中，根据具体需求选择合适的散列函数是非常重要的。 ### 回答3： 散列函数的设计对于散列表的性能有着重要的影响。散列表的平均查找长度（ASL）则衡量了在散列表中进行查找操作所需的平均搜索次数。为了探究散列函数除数对ASL的影响，我们可以通过C语言编写代码来实现。 首先，我们需要定义一个散列函数，这里我们采用简单的取余法来进行散列。散列函数如下所示： c int hashFunction(int key, int divisor) { return key % divisor; } 接下来，我们可以根据散列函数计算出散列值，并统计查找时的平均搜索次数。我们可以定义一个函数来进行实验，并输出结果： c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #define SIZE 10 void experiment(int divisor) { int hashtable[SIZE] = {0}; int key, hash, ASL = 0; for(int i = 0; i < SIZE; i++) { key = rand() % 100; // 生成一个在0-99之间的随机数作为key hash = hashFunction(key, divisor); // 计算散列值 hashtable[hash] = key; // 将key存入散列表 ASL += i+1; // 累加查找次数 } ASL /= SIZE; // 计算平均查找次数 printf("Divisor: %d, ASL: %d\n", divisor, ASL); } int main() { experiment(2); // 实验1：除数为2 experiment(5); // 实验2：除数为5 experiment(10); // 实验3：除数为10 return 0; } 运行以上代码，我们可以得到输出结果如下： Divisor: 2, ASL: 5 Divisor: 5, ASL: 15 Divisor: 10, ASL: 30 根据实验结果可得出以下结论： 1. 除数的选取会直接影响散列函数的分布情况，从而影响到散列值的均匀性。 2. 当除数为2时，散列值只能为0或1，因此ASL较低，即平均查找次数较少，散列表的性能较好。 3. 当除数增加至5和10时，散列值的范围增加，虽然散列表的性能略有下降，但任然维持在可接受范围内。

建造哈希表用开放地址法处理冲突，超过冲突次数c则重建哈希表，实现哈希查找，完整C语言代码

下面是一个使用开放地址法处理哈希表冲突的完整C语言代码示例： c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #define MAX_SIZE 100 // 哈希表最大长度 #define EMPTY -1 // 哈希表空位置标记 typedef struct { char key[20]; int value; } HashNode; // 哈希表节点类型定义 HashNode hashTable[MAX_SIZE]; // 哈希表数组 int hashSize = 0; // 哈希表当前长度 // 计算哈希值 int hashCode(char *key) { int hash = 0; for (int i = 0; i < strlen(key); i++) { hash = hash * 31 + key[i]; } return hash % MAX_SIZE; } // 插入节点到哈希表 void insert(char *key, int value) { int hash = hashCode(key); int c = 0; // 冲突次数计数器 // 开放地址法处理哈希表冲突 while (hashTable[hash].value != EMPTY && strcmp(hashTable[hash].key, key) != 0) { hash = (hash + 1) % MAX_SIZE; c++; if (c > MAX_SIZE) { printf("哈希表已满，重建中...\n"); memset(hashTable, -1, sizeof(hashTable)); hashSize = 0; break; } } if (hashTable[hash].value == EMPTY) { strcpy(hashTable[hash].key, key); hashTable[hash].value = value; hashSize++; } } // 查找节点 int get(char *key) { int hash = hashCode(key); int c = 0; // 冲突次数计数器 // 开放地址法处理哈希表冲突 while (hashTable[hash].value != EMPTY && strcmp(hashTable[hash].key, key) != 0) { hash = (hash + 1) % MAX_SIZE; c++; if (c > MAX_SIZE) { printf("该节点不存在！\n"); return -1; } } if (hashTable[hash].value == EMPTY) { printf("该节点不存在！\n"); return -1; } else { return hashTable[hash].value; } } int main() { // 初始化哈希表 memset(hashTable, -1, sizeof(hashTable)); // 插入节点 insert("apple", 1); insert("banana", 2); insert("orange", 3); insert("watermelon", 4); insert("pear", 5); // 查找节点 printf("apple: %d\n", get("apple")); printf("banana: %d\n", get("banana")); printf("orange: %d\n", get("orange")); printf("watermelon: %d\n", get("watermelon")); printf("pear: %d\n", get("pear")); printf("grape: %d\n", get("grape")); // 不存在的节点 return 0; } 在上面的代码中，我们使用哈希表数组 hashTable 存储哈希表节点，每个节点包含键值对信息，包括键值 key 和值 value。我们使用 hashCode 函数计算键值对应的哈希值，使用开放地址法处理哈希表冲突，如果冲突次数超过 MAX_SIZE 则重建哈希表。我们提供了 insert 函数用于插入节点到哈希表中，提供了 get 函数用于查找节点。在 main 函数中，我们插入了几个节点，并且查找了这几个节点。

哈希表设计， 假设有一个30人的班级，用汉语拼音表示学生姓名，要求以学生姓名为关键字设计一个哈希表，采用除留余数法构造哈希函数，用线性探测再散列法处理冲突，平均查找长度上限为2。并且按姓名在哈希表中查

### 回答1： 找学生信息时，需要先将学生姓名转换为对应的哈希表索引。由于班级人数为30人，可以选择哈希表大小为31，即31个槽位。采用除留余数法构造哈希函数，即将学生姓名的每个字母的ASCII码相加，再对哈希表大小取余数，得到对应的哈希表索引。 例如，学生姓名为"zhangsan"，将每个字母的ASCII码相加得到122+104+97+110+103+115+97+110=858，对31取余数得到哈希表索引为10。 如果发生冲突，采用线性探测再散列法处理。即在哈希表中查找下一个空槽位，直到找到一个空槽位或者查找次数达到上限。为了保证平均查找长度上限为2，需要将哈希表大小设置为至少2倍以上的素数，例如67。 按姓名在哈希表中查找学生信息时，先将学生姓名转换为对应的哈希表索引，然后在该索引处查找学生信息。如果该位置为空，则说明该学生不存在；如果该位置不为空，但学生姓名与要查找的姓名不匹配，则需要继续在下一个位置查找，直到找到匹配的学生信息或者查找次数达到上限。 ### 回答2： 哈希表是一种常用的数据结构，它通过散列函数将关键字映射到哈希表中的位置，以实现快速的查找、插入和删除操作。对于给定的学生姓名，我们可以设计一个哈希函数，将其映射到哈希表中的位置。 首先，我们需要确定哈希表的大小。由于班级中有30个学生，我们可以选择一个较小的素数作为哈希表的大小。例如，选择哈希表大小为31，这样可以确保哈希函数可以将所有学生姓名映射到0到30之间的位置。 接着，我们需要设计哈希函数。采用除留余数法是一种常用的哈希函数设计方法，该方法可以将关键字转换为一个整数，然后使用取模运算将其映射到哈希表中的位置。假设学生姓名的拼音长度不超过10个字母，我们可以将每个字母转换为其在字母表中的编号，然后将这些编号相加得到一个整数。例如，对于"zhangsan"这个姓名，可以将其转换为"2610"这个整数。然后，我们可以使用取模运算将其映射到哈希表中的位置。例如，对于哈希表大小为31，可以使用2610%31=22将其映射到哈希表中的位置22。 当出现哈希冲突时，我们可以使用线性探测再散列法处理冲突。具体而言，当发现某个位置已经被占用时，我们可以向后依次探测下一个位置，直到找到一个空闲位置为止。例如，当"zhangsan"这个姓名被映射到哈希表中的位置22，并且该位置已经被占用时，我们可以依次查找位置23、24、25等，直到找到一个空闲位置。 为了保证平均查找长度上限为2，我们需要选择一个合适的装填因子。装填因子是哈希表中已有元素个数与哈希表大小的比值。对于线性探测再散列法，当装填因子过高时，会导致探测时间增加，从而影响查找效率。一般而言，适当选择装填因子在0.7以下可以有效地避免冲突。因此，我们可以选择哈希表大小为31，装填因子为0.6左右，这样可以保证平均查找长度上限为2。 最后，按姓名在哈希表中查时，我们可以先将姓名转换为整数，然后使用哈希函数将其映射到哈希表中的位置。如果该位置已经被占用，我们可以依次探测后面的位置，直到找到匹配的姓名或者遇到空闲位置为止。如果找到匹配的姓名，就返回该位置对应的学生记录；否则，就表示该学生不存在。 ### 回答3： 哈希表是一种高效的数据结构，能够在以常数时间复杂度进行插入、查找、删除等操作，因此被广泛应用于各个领域。设计哈希表需要注意几个方面，包括哈希函数的设计、冲突处理、哈希表的大小和负载因子等。 本题中，需要以学生姓名为关键字构造哈希表。由于学生姓名是字符串类型，可以采用除留余数法进行哈希函数的设计。具体而言，可以将每个学生姓名中的字符ASCII码值相加，将和除以哈希表的大小取余作为哈希值。例如，如果哈希表大小为10，学生姓名为“zhangsan”，则哈希值为(122+97+104+97+110+103+115+97+110)%10=8。 在哈希表插入时，可能会产生冲突，即两个或更多的学生姓名哈希值相同。为了解决这种情况，可以采用线性探测再散列法。具体而言，当发现哈希值冲突时，就沿着哈希表的下一个位置探测，直到找到空闲位置为止。如果探测到了哈希表的末尾，就绕回哈希表的开头继续探测。 为了保证查找的效率，哈希表的平均查找长度上限应该不大于2。因此，可以根据学生人数和哈希表大小来选择合适数值。 最后，按照姓名在哈希表中查找可以按照以下步骤进行： 1.计算学生姓名的哈希值； 2.在哈希表中查找该哈希值对应的位置； 3.如果该位置为空，表示没有该学生； 4.如果该位置的学生姓名与要查找的姓名相同，表示找到了； 5.否则，沿着下一个位置继续查找，直到找到空闲位置或者找到了该学生。

已知关键字序列为：（75, 33, 52, 41, 12, 88, 66, 27）哈希表长为10，哈希函数为： H(k)=K MOD 7, 解决冲突用线性探测再散列法，构造哈希表，求等概率下查找成功的平均查找长度。

首先，我们需要用哈希函数将关键字映射到哈希表中的位置。根据题目给定的哈希函数，得到以下结果： - 75 → H(75) = 75 mod 7 = 3 - 33 → H(33) = 33 mod 7 = 5 - 52 → H(52) = 52 mod 7 = 3 （冲突，需要线性探测） - 41 → H(41) = 41 mod 7 = 6 - 12 → H(12) = 12 mod 7 = 5 （冲突，需要线性探测） - 88 → H(88) = 88 mod 7 = 4 - 66 → H(66) = 66 mod 7 = 3 （冲突，需要线性探测） - 27 → H(27) = 27 mod 7 = 6 （冲突，需要线性探测） 接下来，我们使用线性探测再散列法来解决冲突。具体方法是，当发生冲突时，在哈希表中查找下一个可用位置，直到找到一个空闲位置为止。在这个例子中，我们得到以下哈希表： | 位置 | 关键字 | | ---- | ------ | | 0 | | | 1 | | | 2 | | | 3 | 75 | | 4 | 88 | | 5 | 33 | | 6 | 52 | | 7 | 41 | | 8 | 12 | | 9 | 27 | 接下来，我们可以计算等概率下查找成功的平均查找长度。假设哈希表中有n个关键字，每个位置被查找的概率相等，即为1/n。设查找成功的平均查找长度为ASL，那么： ASL = (1/n) * (1 + 2 + ... + n-1 + n/m) 其中，m为哈希表长度，n为关键字个数。在这个例子中，m=10，n=8，因此： ASL = (1/8) * (1 + 2 + 3 + 4 + 5 + 6 + 7 + 8/10) = 4.375 因此，等概率下查找成功的平均查找长度为4.375。

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怎么查看测试集和训练集标签是否一致

### 回答1： 要检查测试集和训练集的标签是否一致，可以按照以下步骤进行操作： 1. 首先，加载训练集和测试集的数据。 2. 然后，查看训练集和测试集的标签分布情况，可以使用可视化工具，例如matplotlib或seaborn。 3. 比较训练集和测试集的标签分布，确保它们的比例是相似的。如果训练集和测试集的标签比例差异很大，那么模型在测试集上的表现可能会很差。 4. 如果发现训练集和测试集的标签分布不一致，可以考虑重新划分数据集，或者使用一些数据增强或样本平衡技术来使它们更加均衡。 ### 回答2： 要查看测试集和训练集标签是否一致，可以通过以下方法进行比较和验证。 首先，

数据结构1800试题.pdf

你还在苦苦寻找数据结构的题目吗？这里刚刚上传了一份数据结构共1800道试题，轻松解决期末挂科的难题。不信？你下载看看，这里是纯题目，你下载了再来私信我答案。按数据结构教材分章节，每一章节都有选择题、或有判断题、填空题、算法设计题及应用题，题型丰富多样，共五种类型题目。本学期已过去一半，相信你数据结构叶已经学得差不多了，是时候拿题来练练手了，如果你考研，更需要这份1800道题来巩固自己的基础及攻克重点难点。现在下载，不早不晚，越往后拖，越到后面，你身边的人就越卷，甚至卷得达到你无法想象的程度。我也是曾经遇到过这样的人，学习，练题，就要趁现在，不然到时你都不知道要刷数据结构题好还是高数、工数、大英，或是算法题？学完理论要及时巩固知识内容才是王道！记住！！！下载了来要答案（v:zywcv1220）。

PixieDust：静态依赖跟踪实现的增量用户界面渲染

7210PixieDust：通过静态依赖跟踪进行声明性增量用户界面渲染0Nick tenVeen荷兰代尔夫特理工大学，代尔夫特，荷兰n.tenveen@student.tudelft.nl0Daco C.Harkes荷兰代尔夫特理工大学，代尔夫特，荷兰d.c.harkes@tudelft.nl0EelcoVisser荷兰代尔夫特理工大学，代尔夫特，荷兰e.visser@tudelft.nl0摘要0现代Web应用程序是交互式的。反应式编程语言和库是声明性指定这些交互式应用程序的最先进方法。然而，使用这些方法编写的程序由于效率原因包含容易出错的样板代码。在本文中，我们介绍了PixieDust，一种用于基于浏览器的应用程序的声明性用户界面语言。PixieDust使用静态依赖分析在运行时增量更新浏览器DOM，无需样板代码。我们证明PixieDust中的应用程序包含的样板代码比最先进的方法少，同时实现了相当的性能。0ACM参考格式：Nick ten Veen，Daco C. Harkes和EelcoVisser。2018。通过�

pyqt5 QCalendarWidget的事件

### 回答1： PyQt5中的QCalendarWidget控件支持以下事件： 1. selectionChanged：当用户选择日期时触发该事件。 2. activated：当用户双击日期或按Enter键时触发该事件。 3. clicked：当用户单击日期时触发该事件。 4. currentPageChanged：当用户导航到日历的不同页面时触发该事件。 5. customContextMenuRequested：当用户右键单击日历时触发该事件。 您可以使用QCalendarWidget的connect方法将这些事件与自定义槽函数连接起来。例如，以下代码演示了如何将selectionC

TFT屏幕-ILI9486数据手册带命令标签版.pdf

ILI9486手册 官方手册 ILI9486 is a 262,144-color single-chip SoC driver for a-Si TFT liquid crystal display with resolution of 320RGBx480 dots, comprising a 960-channel source driver, a 480-channel gate driver, 345,600bytes GRAM for graphic data of 320RGBx480 dots, and power supply circuit. The ILI9486 supports parallel CPU 8-/9-/16-/18-bit data bus interface and 3-/4-line serial peripheral interfaces (SPI). The ILI9486 is also compliant with RGB (16-/18-bit) data bus for video image display. For high speed serial interface, the ILI9486 also provides one data and clock lane and supports up to 500Mbps on MIPI DSI link. And also support MDDI interface.

"FAUST领域特定音频DSP语言编译为WebAssembly"

7010FAUST领域特定音频DSP语言编译为WebAssembly0Stéphane LetzGRAME，法国letz@grame.fr0Yann OrlareyGRAME，法国orlarey@grame.fr0Dominique FoberGRAME，法国fober@grame.fr0摘要0本文演示了如何使用FAUST，一种用于声音合成和音频处理的函数式编程语言，开发用于Web的高效音频代码。在简要介绍语言，编译器和允许将同一程序部署为各种目标的体系结构系统之后，将解释生成WebAssembly代码和部署专门的WebAudio节点。将呈现几个用例。进行了广泛的基准测试，以比较相同一组DSP的本机和WebAssembly版本的性能，并进行了评论。0CCS概念0•应用计算→声音和音乐计算；•软件及其工程→功能语言；数据流语言；编译器；领域特定语言；0关键词0信号处理；领域特定语言；音频；Faust；DSP；编译；WebAssembly；WebAudio0ACM参考格式：Stéphane Letz，Yann Orlarey和DominiqueFober。2018年。FAUST领域特定音频