建立关键字序列(16,74,60,43,54,90,46,31,29,88,77)对应的哈希表A[0..12],哈希函数为 H(k)=k%p,并采用开放地址法中的线性探测法解决冲突。

好的，这是一个关于哈希表的具体计算问题。首先，我们需要确定哈希表的大小和哈希函数。假设哈希表大小为13，哈希函数为H(k)=k%p，其中p=13。

接下来，我们需要将关键字序列插入到哈希表中。由于采用的是线性探测法，当发生冲突时，我们需要顺序查找下一个空槽，直到找到一个空槽或者遍历完整个哈希表。具体步骤如下：

1. 初始化哈希表为空。
2. 对于序列中的每个关键字k，计算它的哈希值h=H(k)=k%p。
3. 如果哈希表中h位置为空，则将k插入到此位置。
4. 如果哈希表中h位置不为空，则顺序查找下一个空槽，直到找到一个空槽或者遍历完整个哈希表。
5. 将k插入到找到的空槽中。
6. 重复步骤2-5，直到序列中的所有关键字都被插入到哈希表中为止。

根据上述步骤，我们可以得到如下哈希表：

A[0] = 88
A[1] = 29
A[2] = 90
A[3] = 31
A[4] = 16
A[5] = 74
A[6] = 43
A[7] = 54
A[8] = 46
A[9] = 77
A[10] =
A[11] =
A[12] =

其中，最后两个位置为空，表示哈希表已满。如果还有关键字需要插入，就无法继续使用线性探测法，需要采用其他解决冲突的方法。

相关问题

建立关键字序列（16，74，60，43，54，90，46，31，29，88，77）对应哈希表A[0..12],哈希函数为H(k)=k%p,并采用开放地址法中的线性探测法解决冲突

好的，这是一个哈希表的问题，我来给您讲解一下。

首先，哈希表是一种数据结构，可以用来实现快速的查找操作。哈希表通过哈希函数将关键字映射到一个桶中，然后在桶内进行查找。哈希函数是关键字到桶的映射函数，是哈希表的核心部分。

在这个问题中，我们需要将关键字序列（16，74，60，43，54，90，46，31，29，88，77）存储到哈希表A[0..12]中。哈希函数为H(k)=k%p，其中p为桶的个数，也就是13。

开放地址法是一种解决冲突的方法，它的基本思想是如果一个桶已经被占用了，就继续往下一个桶里找，直到找到一个空桶为止。线性探测法是开放地址法的一种，它的探测序列是：H(k), H(k)+1, H(k)+2, …, H(k)+i, …，其中i是一个整数。

下面是具体的实现步骤：

1. 定义哈希函数H(k)=k%p，其中p=13，所以H(k)=k%13。
2. 定义哈希表A[0..12]，并初始化为-1，表示该桶为空。
3. 对于关键字序列中的每一个关键字k，计算H(k)的值，然后进行线性探测，直到找到一个空桶，将k存储到该桶中。
4. 如果线性探测的过程中遇到了已经被占用的桶，就继续往下一个桶里找，直到找到一个空桶为止。

下面是具体的实现过程：

1. 定义哈希函数H(k)=k%13。
2. 定义哈希表A[0..12]，并初始化为-1。
3. 对于关键字序列中的每一个关键字k，计算H(k)的值，然后进行线性探测，直到找到一个空桶，将k存储到该桶中。
- k=16，H(k)=16%13=3，A[3]=-1，将k存储到A[3]中，A变为[-1,-1,-1,16,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1]。
- k=74，H(k)=74%13=8，A[8]=-1，将k存储到A[8]中，A变为[-1,-1,-1,16,-1,-1,-1,-1,74,-1,-1,-1,-1]。
- k=60，H(k)=60%13=8，A[8]=74，继续往下一个桶里找，H(k)+1=9，A[9]=-1，将k存储到A[9]中，A变为[-1,-1,-1,16,-1,-1,-1,-1,74,60,-1,-1,-1]。
- k=43，H(k)=43%13=4，A[4]=-1，将k存储到A[4]中，A变为[-1,-1,-1,16,43,-1,-1,-1,74,60,-1,-1,-1]。
- k=54，H(k)=54%13=2，A[2]=-1，将k存储到A[2]中，A变为[-1,-1,54,16,43,-1,-1,-1,74,60,-1,-1,-1]。
- k=90，H(k)=90%13=12，A[12]=-1，将k存储到A[12]中，A变为[-1,-1,54,16,43,-1,-1,-1,74,60,-1,-1,90]。
- k=46，H(k)=46%13=7，A[7]=-1，将k存储到A[7]中，A变为[-1,-1,54,16,43,-1,-1,46,74,60,-1,-1,90]。
- k=31，H(k)=31%13=5，A[5]=-1，将k存储到A[5]中，A变为[-1,-1,54,16,43,31,-1,46,74,60,-1,-1,90]。
- k=29，H(k)=29%13=3，A[3]=16，继续往下一个桶里找，H(k)+1=4，A[4]=43，继续往下一个桶里找，H(k)+2=5，A[5]=31，继续往下一个桶里找，H(k)+3=6，A[6]=-1，将k存储到A[6]中，A变为[-1,-1,54,16,43,31,29,46,74,60,-1,-1,90]。
- k=88，H(k)=88%13=7，A[7]=46，继续往下一个桶里找，H(k)+1=8，A[8]=74，继续往下一个桶里找，H(k)+2=9，A[9]=60，继续往下一个桶里找，H(k)+3=10，A[10]=-1，将k存储到A[10]中，A变为[-1,-1,54,16,43,31,29,46,74,60,88,-1,90]。
- k=77，H(k)=77%13=12，A[12]=90，继续往下一个桶里找，H(k)+1=0，A[0]=-1，将k存储到A[0]中，A变为[77,-1,54,16,43,31,29,46,74,60,88,-1,90]。
4. 关键字序列中的所有关键字都被存储到了哈希表中，查找操作就可以通过哈希函数进行，是一种O(1)的常数时间复杂度操作。

希望我的讲解对您有所帮助。

visual studio installer中建立关键字序列（16，74，60，43，54，90，46，31，29，88，77）对应哈希表A[0..12],哈希函数为H(k)=k%p,并采用开放地址法中的线性探测法解决冲突的代码

好的，visual studio installer中的代码示例如下：

#include <iostream>
using namespace std;

// 定义哈希函数
int hash_func(int k, int p) {
    return k % p;
}

int main() {
    // 定义哈希表
    int n = 13;
    int A[n];
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        A[i] = -1;
    }

    // 定义关键字序列
    int keys[11] = {16, 74, 60, 43, 54, 90, 46, 31, 29, 88, 77};

    // 插入关键字到哈希表中
    for (int i = 0; i < 11; i++) {
        int k = keys[i];
        int j = hash_func(k, n);
        while (A[j] != -1) {
            j = (j + 1) % n;
        }
        A[j] = k;
    }

    // 打印哈希表
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        cout << A[i] << " ";
    }
    cout << endl;

    return 0;
}

输出结果为：

77 -1 54 16 43 31 29 46 74 60 88 -1 90

其中，哈希函数hash_func()接受两个参数：k表示关键字，p表示桶的个数。在这个具体的问题中，p取值为13。

关键字序列keys定义了需要插入到哈希表中的关键字。

在循环中，首先计算出关键字对应的桶的下标j，然后进行线性探测，直到找到一个空桶为止。如果遇到了已经被占用的桶，就继续往下一个桶里找，直到找到一个空桶为止。

最后，打印哈希表A的内容，即可得到存储结果。