利用可扩展 hash 方法对以下记录进行 hash 存储： 3, 5, 7, 12, 16 设 hash 函数 h(x)= x mod 8，其中散列函数 h(k)是一个 b(足够大)位二进制序列，序列的前d位用作索引，来区分每个元素属于哪个桶。 现要求每个桶至多包含2个元素，以上元素按从左往右的顺序依次添加。开始时只使用 序列的前1位作索引（即d=1），当桶满时进行分裂，d相应增大。请画出添加完以上 所有元素后，最终的索引结构

以下是添加完以上所有元素后，最终的索引结构：

d=1:
0: 
1: 3, 5
2: 
3: 7
4: 
5: 
6: 12, 16
7: 

d=2:
00: 
01: 3, 5
10: 
11: 7
100: 
101: 
110: 12, 16
111:

初始时，因为只使用序列的前1位作索引，所以所有元素都被散列到了同一个桶中。当桶满时，对应的索引位置增加一位（d=2），并将桶中的元素分到新的桶中。这样，每个桶至多包含2个元素。

相关问题

编写代码：使用双散列法查找节点插入位置，第一次散列函数为Hash（x）=（3*x）%11，第二次散列函数为Hash（x）=（7*x）%10+1

下面是使用双散列法查找节点插入位置的示例代码，其中第一次散列函数为`Hash(x) = (3*x) % 11`，第二次散列函数为`Hash(x) = (7*x) % 10 + 1`：

#include <iostream>
#include <vector>
using namespace std;

// 哈希表中的节点结构体
struct Node {
    int key;
    int value;
};

// 哈希表结构体
struct HashTable {
    vector<Node*> buckets;
    int size;
    HashTable(int size): size(size) {
        buckets.resize(size);
    }
};

// 第一次散列函数
int hash1(int x) {
    return (3*x) % 11;
}

// 第二次散列函数
int hash2(int x) {
    return (7*x) % 10 + 1;
}

// 双散列法查找节点插入位置
int doubleHashInsert(HashTable *ht, int key) {
    int index = hash1(key); // 计算初始位置
    int step = hash2(key); // 计算步长
    int count = 0; // 记录插入次数
    while (ht->buckets[index] != nullptr && ht->buckets[index]->key != key) { // 如果该位置已被占用且不是要插入的节点
        index = (index + step) % ht->size; // 计算下一个位置
        count++;
        if (count == ht->size) { // 如果已经插入了哈希表大小次，说明哈希表已满
            return -1;
        }
    }
    return index; // 返回插入位置
}

int main() {
    HashTable ht(11);
    Node n1 = {1, 10};
    Node n2 = {2, 20};
    Node n3 = {3, 30};
    Node n4 = {4, 40};
    Node n5 = {5, 50};
    ht.buckets[doubleHashInsert(&ht, n1.key)] = &n1;
    ht.buckets[doubleHashInsert(&ht, n2.key)] = &n2;
    ht.buckets[doubleHashInsert(&ht, n3.key)] = &n3;
    ht.buckets[doubleHashInsert(&ht, n4.key)] = &n4;
    ht.buckets[doubleHashInsert(&ht, n5.key)] = &n5;
    for (int i = 0; i < ht.size; i++) {
        if (ht.buckets[i] != nullptr) {
            cout << "key: " << ht.buckets[i]->key << ", value: " << ht.buckets[i]->value << endl;
        }
    }
    return 0;
}

在上述代码中，我们首先定义了`Node`和`HashTable`结构体。`HashTable`结构体中使用了`vector`来存储哈希表中的节点，同时定义了一个大小为`size`的哈希表。接下来，我们定义了第一次散列函数`hash1(x) = (3*x) % 11`和第二次散列函数`hash2(x) = (7*x) % 10 + 1`。最后，我们使用`doubleHashInsert()`函数向哈希表中插入了5个节点，并输出了哈希表中的所有节点。

需要注意的是，在双散列法中，第二次散列函数的返回值不能为0，因为如果步长为0，那么每次计算下一个位置时都会停留在同一个位置，无法插入哈希表中。因此，在上述代码中，我们将第二次散列函数的返回值加1，确保步长不为0。

编写代码实现使用time或datetime库将时间戳附加到创建或挖掘的每个块。hahshlib将用于散列块，在我们散列之前将使用JSON对块进行编码。 5.任务3:构建区块链架构 要开始构建PoW区块链，请创建一个Biockchain类。The_init方法将由一个名为chain的变量组成,用于存储区块链中所有区块的列表。 生成的区块链结构如下所示 i index: 0，#创世区块时间步长:当前时间，data:“Hello World!”,证明:0, previous_hash:“o”}->hash() -> 3s2351h i 指数:1 时间步长:当前时间,data:“交易A”，证明:24912, previous_hash: 3 s2351h}->hash() -> 8fv743413 i 指数:2 时间步长:当前时间,data:“交易B”,证明:235724, previous_hash: 8 fv743413 大数据-信息安全 Lab:用Python构建区块链 3 }->hash()->41j566d098 Task3.1:编写一个块生成函数，在类的实例化时创建Genesis块。 Index:索引键将存储区块链的长度。它由initmethod中的chain变量表示。

好的，您的问题是如何编写一个块生成函数，以及如何在类的实例化时创建Genesis块。

首先，我们需要导入需要使用的库：

import hashlib
import json
import time

然后，我们可以定义一个块生成函数：

def generate_block(index, timestamp, data, proof, previous_hash):
    """
    生成一个新的区块
    """
    block = {
        'index': index,
        'timestamp': timestamp,
        'data': data,
        'proof': proof,
        'previous_hash': previous_hash,
    }
    return block

接下来，我们可以在类的初始化方法中创建Genesis块：

class Blockchain:
    def __init__(self):
        self.chain = [self.create_genesis_block()]

    def create_genesis_block(self):
        """
        创建创世区块
        """
        return generate_block(0, time.time(), 'Hello World!', 0, '0')

在这个方法中，我们调用了生成块的函数，传入了参数0作为索引、当前时间戳、"Hello World!"作为初始数据、0作为证明值、"0"作为前一个块的哈希值，创建了创世块。

这样就完成了块生成函数和Genesis块的创建。