帮我写一个代码:7-2 整型关键字的散列映射 分数 50 作者 DS课程组 单位 浙江大学 给定一系列整型关键字和素数P,用除留余数法定义的散列函数H(Key)=Key将关键字映射到长度为P的散列表中。用线性探测法解决冲突。 输入格式: 输入第一行首先给出两个正整数N(≤1000)和P(≥N的最小素数),分别为待插入的关键字总数、以及散列表的长度。第二行给出N个整型关键字。数字间以空格分隔。 输出格式: 在一行内输出每个整型关键字在散列表中的位置。数字间以空格分隔,但行末尾不得有多余空格。
时间: 2024-02-15 16:03:38 浏览: 22
以下是Python3的代码实现:
```python
def find_pos(key, htable, p):
pos = key % p
i = 0
while htable[pos] != -1 and htable[pos] != key:
i += 1
pos = (key + i) % p
if htable[pos] == -1:
htable[pos] = key
return pos
n, p = map(int, input().split())
nums = list(map(int, input().split()))
htable = [-1] * p
for num in nums:
pos = find_pos(num, htable, p)
print(pos, end=' ')
```
思路解析:
首先读入输入的参数n和p,以及n个整型关键字nums。然后定义一个长度为p的散列表htable,初始化为-1。
接着,定义一个find_pos函数,用于寻找给定整数key在散列表htable中的位置。首先计算key在散列表中的初始位置pos,然后循环查找下一个空位置,直到找到空位置或者找到key为止。如果找到了空位置,则将key插入散列表;否则,说明key已经在散列表中存在,直接返回key的位置pos。
最后,遍历nums列表,依次将每个整数插入散列表htable,并输出其在散列表中的位置。
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以下是C++的代码实现:
```c++
#include <iostream>
#include <vector>
using namespace std;
int find_pos(int key, vector<int>& htable) {
int pos = key % htable.size();
int i = 0;
while (htable[pos] != -1 && htable[pos] != key) {
i += 1;
pos = (key + i) % htable.size();
}
if (htable[pos] == -1) {
htable[pos] = key;
}
return pos;
}
int main() {
int n, p;
cin >> n >> p;
vector<int> nums(n);
for (int i = 0; i < n; i++) {
cin >> nums[i];
}
vector<int> htable(p, -1);
for (int i = 0; i < n; i++) {
int pos = find_pos(nums[i], htable);
cout << pos << ' ';
}
return 0;
}
```
思路解析:
首先读入输入的参数n和p,以及n个整型关键字nums。然后定义一个长度为p的vector<int>类型的散列表htable,初始化为-1。
接着,定义一个find_pos函数,用于寻找给定整数key在散列表htable中的位置。首先计算key在散列表中的初始位置pos,然后循环查找下一个空位置,直到找到空位置或者找到key为止。如果找到了空位置,则将key插入散列表;否则,说明key已经在散列表中存在,直接返回key的位置pos。
最后,遍历nums列表,依次将每个整数插入散列表htable,并输出其在散列表中的位置。
7-2 整型关键字的平方探测法散列 (25 分)
题目要求我们使用整型关键字的平方探测法散列一个序列。整型关键字的平方探测法散列,可以简单地描述为:对于一个整数k,先计算k的平方,然后将得到的结果模上散列表的长度m,若该位置已有元素,就继续向后探测,直到找到一个空的位置为止。
具体的实现过程如下:
1. 定义一个散列表list,长度为m,初始化为0。
2. 读入序列,并将每个整数k进行平方运算,然后对m取模得到哈希值h。
3. 若list[h]为空,则将k存入list[h]中;否则,继续探测list[(h+1)%m]、list[(h+2)%m]、list[(h+3)%m]……,找到一个空的位置,将k存入其中。
4. 重复步骤2-3直到序列遍历完毕。
需要注意的是,为了防止哈希冲突过多导致探测时间过长,我们通常使散列表的长度m大于或等于序列的长度n的两倍。此外,当散列表的使用率达到一定值时,我们需要进行散列表扩容,以保持散列算法的高效性。