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。

### 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。