1. 自动生成包含数百、数千、数万正整数的若干集合，作为构建不同规模查找表的基础； 2. 基于散列表的工作原理，采用除留余数法H(key) = key % p (p<m) 作为散列函数，采用线性探测法处理冲突，实现散列查找算法，根据（1）中生成的正整数集合构造散列表，测量不同规模散列表的平均查找长度； 3. 基于散列表的工作原理，采用除留余数法H(key) = key % p (p<m) 作为散列函数，采用链地址法处理冲突，实现散列查找算法，根据（1）中生成的正整数集合构造散列表，测量不同规模散列表的平均查找长度；

这是一个关于散列表的实验步骤，主要包括生成正整数集合、散列表构造和测量平均查找长度三个部分。具体步骤如下：

1. 生成正整数集合：使用随机数生成算法生成包含数百、数千、数万个正整数的若干集合，作为构建不同规模查找表的基础。

2. 基于散列表的工作原理，采用除留余数法H(key) = key % p (p<m) 作为散列函数，采用线性探测法处理冲突，实现散列查找算法：在实现散列表时，首先需要确定散列函数，这里采用除留余数法H(key) = key % p (p<m) 作为散列函数，p<m表示散列表长度小于集合大小。然后采用线性探测法处理冲突，即当发生冲突时，顺序往后查找空闲的散列地址。最后，根据（1）中生成的正整数集合构造散列表。

3. 测量不同规模散列表的平均查找长度：在构造好散列表后，需要测量不同规模散列表的平均查找长度。这里可以采用多组不同的随机查询数据，在散列表中查找对应的数据，并计算平均查找长度。

另外，还可以基于散列表的工作原理，采用链地址法处理冲突，实现散列查找算法。具体步骤与上述类似，只是处理冲突时采用链表存储相同散列地址的数据。

相关问题

用C写1. 自动生成包含数百、数千、数万正整数的若干集合，作为构建不同规模查找表的基础；

以下是一个示例程序，可以用来生成包含数百、数千、数万正整数的集合：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <time.h>

#define SET_SIZE 10000   // 集合大小
#define MAX_NUM 1000000  // 最大数值范围

int main() {
    int set[SET_SIZE];
    int i, j, num;

    srand(time(NULL));  // 设置随机数种子

    // 生成集合
    for (i = 0; i < SET_SIZE; i++) {
        do {
            num = rand() % MAX_NUM + 1;  // 生成随机数
            for (j = 0; j < i; j++) {
                if (num == set[j]) {  // 检查是否已经存在
                    num = 0;
                    break;
                }
            }
        } while (num == 0);
        set[i] = num;
    }

    // 输出集合
    for (i = 0; i < SET_SIZE; i++) {
        printf("%d ", set[i]);
    }
    printf("\n");

    return 0;
}

这个程序使用了 `rand()` 函数来生成随机数，并使用了一个数组来存储已经生成的数值，以确保集合中不会出现重复的元素。可以通过修改 `SET_SIZE` 和 `MAX_NUM` 来调整集合的大小和数值范围。

自动生成包含数百、数千、数万正整数的若干集合，作为构建不同规模查找表的基础。

为了自动生成包含数百、数千、数万正整数的若干集合，可以考虑以下方法：

1. 随机生成正整数并加入集合中。可以使用 Python 中的 random 模块来生成随机数，然后将生成的数加入集合中。可以使用集合数据结构来避免重复元素的问题。

2. 从一个已有的集合中随机选取一部分元素并组成一个新的集合。可以使用 Python 中的 random.sample() 函数来随机选取元素。

3. 使用随机算法生成指定数量的正整数。例如，可以使用 Fisher-Yates 洗牌算法来生成一定数量的随机数。

4. 从一个已有的集合中删除一部分元素，得到一个新的集合。可以使用 Python 中的集合操作来实现集合的差、交、并等操作。

5. 生成一定规律的数列，例如等差数列、等比数列等。可以使用 Python 中的 range() 函数来生成一定规律的整数序列，并根据需要进行变换。

以上是一些常用的方法，根据需要选择合适的方法来生成不同规模的集合。同时，为了保证生成的集合中元素的唯一性，可以使用 Python 中的集合数据结构来存储元素。