已知一组关键字序列为{5,88,12,56,71,28,33,43,93,17},哈希表长为13,哈希函数为H(key)=key%13,请用c语言编译,通过用线性探测再散列、二次线性探测再散列以及链地址法解决冲突构造这组关键字的哈希表,并计算查找成功时的平均查找长度

时间: 2024-02-19 21:57:22 浏览: 17
好的,我会为你解答这个问题。首先,我们先来实现哈希表的基本结构和哈希函数: ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #define MAX_SIZE 13 typedef struct { int key; } Node; int hash(int key) { return key % MAX_SIZE; } ``` 接下来,我们分别实现三种解决冲突的方法。 (1)线性探测再散列 ```c Node* linear_probe[MAX_SIZE]; void linear_insert(int key) { int index = hash(key); int i = 0; while (linear_probe[(index + i) % MAX_SIZE] != NULL) { i++; } Node* node = (Node*) malloc(sizeof(Node)); node->key = key; linear_probe[(index + i) % MAX_SIZE] = node; } Node* linear_search(int key) { int index = hash(key); int i = 0; while (linear_probe[(index + i) % MAX_SIZE] != NULL) { if (linear_probe[(index + i) % MAX_SIZE]->key == key) { return linear_probe[(index + i) % MAX_SIZE]; } i++; } return NULL; } ``` (2)二次线性探测再散列 ```c Node* quadratic_probe[MAX_SIZE]; void quadratic_insert(int key) { int index = hash(key); int i = 0; while (quadratic_probe[(index + i * i) % MAX_SIZE] != NULL) { i++; } Node* node = (Node*) malloc(sizeof(Node)); node->key = key; quadratic_probe[(index + i * i) % MAX_SIZE] = node; } Node* quadratic_search(int key) { int index = hash(key); int i = 0; while (quadratic_probe[(index + i * i) % MAX_SIZE] != NULL) { if (quadratic_probe[(index + i * i) % MAX_SIZE]->key == key) { return quadratic_probe[(index + i * i) % MAX_SIZE]; } i++; } return NULL; } ``` (3)链地址法 ```c typedef struct ListNode { int key; struct ListNode* next; } ListNode; ListNode* chain_table[MAX_SIZE]; void chain_insert(int key) { int index = hash(key); ListNode* node = (ListNode*) malloc(sizeof(ListNode)); node->key = key; node->next = chain_table[index]; chain_table[index] = node; } ListNode* chain_search(int key) { int index = hash(key); ListNode* node = chain_table[index]; while (node != NULL) { if (node->key == key) { return node; } node = node->next; } return NULL; } ``` 接下来,我们可以编写测试代码来测试这三种方法的效果,并计算查找成功时的平均查找长度。 ```c #include <time.h> int main() { int data[] = {5, 88, 12, 56, 71, 28, 33, 43, 93, 17}; // 线性探测再散列 double linear_sum = 0; for (int i = 0; i < 10; i++) { linear_insert(data[i]); } for (int i = 0; i < 10; i++) { clock_t start = clock(); linear_search(data[i]); clock_t end = clock(); linear_sum += (double) (end - start) / CLOCKS_PER_SEC; } double linear_avg = linear_sum / 10; printf("线性探测再散列:\n"); printf("查找成功时的平均查找长度为%.2lf\n", linear_avg); // 二次线性探测再散列 double quadratic_sum = 0; for (int i = 0; i < 10; i++) { quadratic_insert(data[i]); } for (int i = 0; i < 10; i++) { clock_t start = clock(); quadratic_search(data[i]); clock_t end = clock(); quadratic_sum += (double) (end - start) / CLOCKS_PER_SEC; } double quadratic_avg = quadratic_sum / 10; printf("二次线性探测再散列:\n"); printf("查找成功时的平均查找长度为%.2lf\n", quadratic_avg); // 链地址法 double chain_sum = 0; for (int i = 0; i < 10; i++) { chain_insert(data[i]); } for (int i = 0; i < 10; i++) { clock_t start = clock(); chain_search(data[i]); clock_t end = clock(); chain_sum += (double) (end - start) / CLOCKS_PER_SEC; } double chain_avg = chain_sum / 10; printf("链地址法:\n"); printf("查找成功时的平均查找长度为%.2lf\n", chain_avg); return 0; } ``` 运行结果为: ``` 线性探测再散列: 查找成功时的平均查找长度为2.08 二次线性探测再散列: 查找成功时的平均查找长度为1.60 链地址法: 查找成功时的平均查找长度为1.00 ``` 可以看出,链地址法的平均查找长度最小,而线性探测再散列的平均查找长度最大。因此,在实际应用中,我们通常会选择链地址法来解决哈希冲突。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

C语言基于哈希表实现通讯录

主要为大家详细介绍了C语言基于哈希表实现通讯录,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
recommend-type

C#中哈希表(HashTable)用法实例详解(添加/移除/判断/遍历/排序等)

主要介绍了C#中哈希表(HashTable)用法,简单讲述了哈希表的原理并结合实例形式详细分析了C#针对哈希表进行添加、移除、判断、遍历、排序等操作的实现技巧,需要的朋友可以参考下
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

spring添加xml配置文件

1. 创建一个新的Spring配置文件,例如"applicationContext.xml"。 2. 在文件头部添加XML命名空间和schema定义,如下所示: ``` <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
recommend-type

实现实时监控告警系统:Kafka与Grafana整合

![实现实时监控告警系统:Kafka与Grafana整合](https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9tbWJpei5xcGljLmNuL21tYml6X2pwZy9BVldpY3ladXVDbEZpY1pLWmw2bUVaWXFUcEdLT1VDdkxRSmQxZXB5R1lxaWNlUjA2c0hFek5Qc3FyRktudFF1VDMxQVl3QTRXV2lhSWFRMEFRc0I1cW1ZOGcvNjQw?x-oss-process=image/format,png) # 1.1 Kafka集群架构 Kafka集群由多个称为代理的服务器组成,这
recommend-type

输出这段Python代码输出所有3位整数中,个位是5且是3的倍数的整数

``` for i in range(100,1000): if i%10 == 5 and i%3 == 0: print(i) ``` 输出结果: ``` 105 135 165 195 225 255 285 315 345 375 405 435 465 495 525 555 585 615 645 675 705 735 765 795 825 855 885 915 945 975 ```