设哈希表的地址范围为0~17,哈希函数为:H(key-key%16。用线性探测法处理冲突,输入关键字序列:(10,24,32,1 7,31,30,46,47,40,63,49),构造哈希表,试回答下列问题: 1画出哈希表的示意图;2若查找关键字63,需要依次与哪些关键字进行比较? 3若查找关键字60,需要依次与哪些关键字比较? 4假定每个关键字的查找概率相等,求查找成功时的平均查找长度。

时间: 2024-02-16 11:02:15 浏览: 21
1. 哈希表示意图如下: | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |10 |11 |12 |13 |14 |15 |16 |17 | |---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---| | | 17|46 |30 |40 |31 |10 |63 |47 | |24 |32 | | | | | | | 2. 查找关键字63需要依次与47、17、47进行比较。 3. 查找关键字60需要依次与40、31、10、63进行比较,直到发现空地址或找到关键字。 4. 平均查找长度ASL = (1/11)*(1+2+3+4+5+6+7+8+9+10+11) = 6。其中,11表示关键字的个数,1/11表示每个关键字被查找到的概率相等。
相关问题

设哈希表的地址范围为0~17,哈希函数为:h(key)=key%16。用线性探测法处理冲突,输入关键字序列:(10,24,32,17,31,30,46,47,40,63,49),构造哈希表,试回答下列

### 回答1: 问题: 1. 哈希表中哪些位置被占用了? 答:哈希表中被占用的位置为:、1、2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15、16。 2. 哈希表中哪些位置发生了冲突? 答:哈希表中发生冲突的位置为:1、2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15、16。 3. 哈希表中每个关键字的存储位置是什么? 答:关键字10存储在位置10,关键字24存储在位置8,关键字32存储在位置,关键字17存储在位置1,关键字31存储在位置15,关键字30存储在位置14,关键字46存储在位置14(线性探测法向后查找),关键字47存储在位置15(线性探测法向后查找),关键字40存储在位置8(线性探测法向后查找),关键字63存储在位置15(线性探测法向后查找),关键字49存储在位置1(线性探测法向后查找)。 4. 哈希表中是否存在空闲位置? 答:哈希表中不存在空闲位置。 ### 回答2: 1. 哈希表的长度是多少? 哈希表的长度为18,地址范围是0~17。 2. 如何计算关键字10的哈希值? 根据哈希函数h(key) = key % 18,把关键字10带入计算是h(10) = 10 % 18 = 10。 3. 插入关键字10时,哈希表的对应位置是否已经被占用? 插入关键字10时,哈希表的位置10还没有被占用。 4. 插入关键字10时,哈希表的位置10是否是其最终位置? 插入关键字10时,哈希表的位置10是其最终位置。 5. 插入关键字24时,哈希表的对应位置是否已经被占用? 插入关键字24时,哈希表的位置6还没有被占用。 6. 插入关键字24时,哈希表的位置6是否是其最终位置? 插入关键字24时,哈希表的位置6是其最终位置。 7. 插入关键字32时,哈希表的对应位置是否已经被占用? 插入关键字32时,哈希表的位置14还没有被占用。 8. 插入关键字32时,哈希表的位置14是否是其最终位置? 插入关键字32时,哈希表的位置14是其最终位置。 9. 插入关键字17时,哈希表的对应位置是否已经被占用? 插入关键字17时,哈希表的位置17还没有被占用。 10. 插入关键字17时,哈希表的位置17是否是其最终位置? 插入关键字17时,哈希表的位置17是其最终位置。 11. 插入关键字31时,哈希表的对应位置是否已经被占用? 插入关键字31时,哈希表的位置13还没有被占用。 12. 插入关键字31时,哈希表的位置13是否是其最终位置? 插入关键字31时,哈希表的位置13是其最终位置。 13. 哈希表中最终插入了几个关键字? 哈希表中最终插入了11个关键字。 14. 哈希表中位置为40的槽是否被占用? 哈希表中位置为40的槽没有被占用。 15. 哈希表中位置为40的槽是否可以插入关键字? 哈希表中位置为40的槽可以插入关键字。 16. 哈希表中位置为49的槽是否被占用? 哈希表中位置为49的槽没有被占用。 17. 哈希表中位置为49的槽是否可以插入关键字? 哈希表中位置为49的槽可以插入关键字。 18. 构造的哈希表如下: 0: 空 1: 空 2: 空 3: 空 4: 空 5: 空 6: 24 7: 空 8: 空 9: 10 10: 40 11: 空 12: 30 13: 31 14: 32 15: 17 16: 空 17: 63 18: 46 19: 47 20: 49 注意:这个哈希表是在处理冲突时使用线性探测法构建的,所以有的位置可能不是最初计算的哈希值,而是后续线性探测的结果。 ### 回答3: 1. 构造哈希表的过程为: 初始时,将哈希表中所有的地址都设为空。 首先,将关键字10插入哈希表中,由于h(10)=10,在哈希表中的地址10为空,所以将10插入该地址。 接下来,插入关键字24,由于h(24)=24,地址24为空,将24插入该地址。 再插入关键字32,h(32)=32,地址32为空,将32插入。 对于关键字17,h(17)=17,但地址17不为空,发生冲突。根据线性探测法,从地址17开始逐个往后探测,直到找到一个空的地址,插入关键字17。 依次插入关键字31、30、46、47、40、63、49,根据哈希函数计算地址,并遇到冲突时使用线性探测法将关键字插入对应的地址。最终构造出的哈希表为: 0: 40 1: 63 2: 32 3: 17 4: 47 5: 30 6: 10 7: 49 8: 9: 10: 24 11: 46 12: 13: 14: 31 15: 16: 17: 2. 这个哈希表中有多少个关键字? 根据构造的哈希表,可以看到有11个关键字已经插入成功。 3. 使用线性探测法处理冲突时,最多需要探测几次? 由于哈希表的地址范围是0~17,而输入的关键字序列中最大的关键字是63,所以最多需要探测的次数为17次。 4. 如果输入的关键字序列中有关键字73,应该将其插入哈希表的哪个位置? 根据哈希函数h(key)=key%18,可计算出关键字73对应的地址为73%18=1。因此,将关键字73插入哈希表的位置为地址1。但由于该地址已经被关键字63占用,发生冲突。根据线性探测法,需要从地址1开始逐个往后探测,直到找到一个空的地址,插入关键字73。

设哈希表的地址范围为0~13,哈希函数为:H(key)=key%12。用线性探测法处理冲突,输入关键字序列:(10,24,32,17,31,30,46),构造哈希表,查找关键字46,需要比较( )次才能找到。

好的,让我算一下。首先,按照哈希函数将关键字序列插入哈希表中,得到如下表格: |地址|关键字| |---|---| |0|30| |1|31| |2|32| |3|10| |4|24| |5|17| |6|46| |7|| |8|| |9|| |10|| |11|| |12|| 其中,关键字30、31、32、10、24、17、46分别被插入了地址0、1、2、3、4、5、6处。接下来进行查找关键字46,由于它被插入的地址是6,因此先比较地址6处的关键字,发现就是要找的关键字46,所以只需要比较1次就能找到。 因此,查找关键字46需要比较1次才能找到。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

数据库实验.py

数据库实验.py
recommend-type

机器学习技术对心电图 (ECG) 信号进行分类matlab代码.zip

1.版本:matlab2014/2019a/2021a 2.附赠案例数据可直接运行matlab程序。 3.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象:计算机,电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
recommend-type

学会学习心理课拒绝诱惑:自制力培养手册.docx

学会学习心理课拒绝诱惑:自制力培养手册.docx
recommend-type

基于matlab+Simulink模拟的微电网系统包括包括电源、电力电子设备等+源码+开发文档(毕业设计&课程设计&项目开发)

基于matlab+Simulink模拟的微电网系统包括包括电源、电力电子设备等+源码+开发文档,适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试,可以放心参考并在此基础上延申使用~ 项目简介: 这是一个完整的微电网模型,包括电源、电力电子设备、使用MatLab和Simulink的负载和电源模型。该模型基于费萨尔·穆罕默德的硕士论文《微网格建模与仿真》。 什么是微电网 模拟的微电网使用一组电源和负载在与任何集中式电网(宏电网)断开连接的情况下工作,并自主运行,为其局部区域提供电力。该仿真对微电网在稳态下进行建模,以分析其对输入变化的瞬态响应。 此模拟的目的 对系统进行全年模拟,测量负载、产量、电压和频率。 给出简化规划和资源评估阶段的方法。
recommend-type

Translucent Image - Fast Blurred Background UI v4.4.1

Unity插件 Translucent Image 可帮助你构建精美的模糊背景 UI,例如在 iOS/MacOS/Windows 10 Fluent 设计中的 UI。 与许多其他背景模糊解决方案不同,Translucent Image 采用一种对性能影响最小的高效算法,因此用户可以享受更高的帧速率和更长的电池寿命。不仅如此,当你将模糊调高时,它还可以产生完美的平滑效果,而其它资源在高度模糊时会呈现难看的块状图像。
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

SQL怎么实现 数据透视表

SQL可以通过使用聚合函数和GROUP BY子句来实现数据透视表。 例如,假设有一个销售记录表,其中包含产品名称、销售日期、销售数量和销售额等信息。要创建一个按照产品名称、销售日期和销售额进行汇总的数据透视表,可以使用以下SQL语句: ``` SELECT ProductName, SaleDate, SUM(SaleQuantity) AS TotalQuantity, SUM(SaleAmount) AS TotalAmount FROM Sales GROUP BY ProductName, SaleDate; ``` 该语句将Sales表按照ProductName和SaleDat
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。