2、编写程序，新建一个容量不小于50的哈希表（采用线性探测法解决冲突），随机生成30个整数插入哈希表中，整数范围在[0，1000]之间。 （1）从键盘输入一个整数，在哈希表中查找，若找到，输出下标，否则输出“not found”。 （2）输出该哈希表当前的查找成功asl。

这是一个编程题目，要求创建一个容量不小于50的哈希表（采用线性探测法解决冲突），随机生成30个整数插入哈希表中，在哈希表中查找整数范围在[0，1000]之间的整数，如果找到则输出下标，否则输出“not found”，同时输出该哈希表当前的查找成本asl。

相关问题

哈希表实现的电话簿查询系统线性探测法解决冲突c语言，实验小结

哈希表是一种重要的数据结构，用于实现快速查找。在电话簿查询系统中，哈希表可用于存储电话号码和对应的联系人姓名等信息。本次实验中，我们采用了线性探测法解决哈希表中的冲突问题。

线性探测法是指当哈希表中某个槽已经被占用时，继续往后探测，直到找到一个空槽为止。我们可以通过一个叫做“探测长度”的变量来记录需要探测的距离，以免陷入死循环。

在实现哈希表时，我们需要考虑以下几个问题：

1. 哈希函数的设计：哈希函数决定了元素在哈希表中的位置。一个好的哈希函数需要满足以下几个条件：均匀性、高效性、容易实现。

2. 哈希表的大小：哈希表的大小需要根据实际情况进行调整，通常需要考虑数据规模和内存限制等因素。

3. 冲突解决方法：哈希表中可能会存在冲突，我们需要采用合适的方法解决。

在本次实验中，我们使用了C语言实现了一个简单的电话簿查询系统。具体实现过程如下：

1. 定义了一个哈希表结构体，包含了哈希表的大小、元素个数、哈希函数和数据数组等信息。

2. 实现了一个简单的哈希函数，将字符串转换为一个整数作为哈希值。

3. 采用线性探测法解决了哈希表中的冲突问题。

4. 实现了插入、删除和查找等操作。

5. 最后，我们对实验进行了测试，并得出了一些结论。例如，随着哈希表大小的增加，查询时间逐渐减少，但空间占用也会增加。

总的来说，本次实验让我们更加深入地理解了哈希表和线性探测法，并提高了我们的编程能力。

设计一个程序，实现哈希表的相关运算 1.建立含有十一个整数的哈希表（数据自行设计），表长为13, A[0...12]，哈希函数为H(K)=key mod P，并采用线性探测法解决冲突。 2.对该哈希表进行查找成功的数据测试 3.对该哈希表进行删除操作 4.对该哈希表进行插入操作（查找失败后进行插入）

好的，以下是针对您的问题的答案：

1. 建立哈希表

可以使用以下的 Python 代码来建立哈希表：

# 初始化哈希表
hash_table = [None] * 13

# 待插入的数据
data = [12, 3, 27, 8, 9, 11, 13, 7, 4, 23, 35]

# 哈希函数
def H(key):
    return key % 13

# 插入数据
for item in data:
    index = H(item)
    while hash_table[index] is not None:
        index = (index + 1) % 13
    hash_table[index] = item

上述代码中，我们使用了一个长度为13的列表 `hash_table` 来表示哈希表，初始化为 `None`。我们使用 `H(key)` 函数来计算哈希值，并使用线性探测法解决冲突。具体来说，我们将待插入数据 `item` 的哈希值 `index` 计算出来，如果 `hash_table[index]` 已经被占用了，就继续往下找，直到找到一个空位。

2. 查找数据

可以使用以下的 Python 代码来查找数据：

# 查找数据
key = 11
index = H(key)
while hash_table[index] != key:
    index = (index + 1) % 13
print(f"数据 {key} 的索引为 {index}")

上述代码中，我们使用 `H(key)` 函数来计算关键字 `key` 的哈希值，并使用线性探测法找到对应的索引 `index`。如果 `hash_table[index]` 的值不等于关键字 `key`，就继续往下找。

3. 删除数据

可以使用以下的 Python 代码来删除数据：

# 删除数据
key = 11
index = H(key)
while hash_table[index] != key:
    index = (index + 1) % 13
hash_table[index] = None
print(f"数据 {key} 已被删除")

上述代码中，我们使用 `H(key)` 函数来计算关键字 `key` 的哈希值，并使用线性探测法找到对应的索引 `index`。如果 `hash_table[index]` 的值不等于关键字 `key`，就继续往下找。找到对应的索引后，将 `hash_table[index]` 的值设为 `None`，表示该位置上的数据已被删除。

4. 插入数据

可以使用以下的 Python 代码来插入数据：

# 插入数据
key = 10
index = H(key)
while hash_table[index] is not None and hash_table[index] != key:
    index = (index + 1) % 13
if hash_table[index] is None:
    hash_table[index] = key
    print(f"数据 {key} 已插入")
else:
    print("数据已存在")

上述代码中，我们使用 `H(key)` 函数来计算关键字 `key` 的哈希值，并使用线性探测法找到对应的索引 `index`。如果 `hash_table[index]` 的值不等于关键字 `key`，就继续往下找。找到一个空位后，将 `hash_table[index]` 的值设为 `key`，表示该位置上的数据已被插入。如果哈希表中已经存在相同的关键字，就不进行插入，并输出提示信息。