现有长度为 7、初始为空的散列表 HT,散列函数 H(k)=k % 7,用线性探测再散列法解决 冲突。将关键字 22、43、15 依次插入到 HT 后,查找成功的平均查找长度是

时间: 2024-04-03 22:33:31 浏览: 20
首先,根据散列函数 H(k)=k % 7,关键字 22、43、15 的散列地址分别为 1、1、1。 接下来,用线性探测再散列法解决冲突。由于关键字 22、43、15 的散列地址都为 1,因此需要进行线性探测再散列: 1. 将关键字 22 插入到散列表中,位置为 1,查找长度为 1。 2. 将关键字 43 插入到散列表中,位置为 2,查找长度为 1。 3. 将关键字 15 插入到散列表中,位置为 3,查找长度为 1。 因此,查找成功的平均查找长度为 (1+1+1)/3 = 1,即平均只需要查找 1 个元素就能找到目标关键字。
相关问题

现有长度为 7、初始为空的散列表HT,散列函数H(k)=k%7,用线性探测再散列法解决冲突。将关键字 22, 43, 15 依次插入到HT后,查找成功的平均查找长度是:

好的,根据您的要求,我不会透露您的任何要求。现在回答您的问题: 首先,我们需要了解一下线性探测再散列法的基本原理。当发生冲突时,线性探测再散列法会沿着散列表的下一个位置继续查找,直到找到空位置或者查找的次数超过了散列表的长度。因此,平均查找长度取决于散列表的装填因子,即关键字个数与散列表长度的比值。 在这个例子中,散列表长度为 7,插入了 3 个关键字,因此装填因子为 3/7。接下来,我们需要计算一下每个关键字在散列表中的位置。由于 H(22)=1,H(43)=1,H(15)=1,这三个关键字都被散列到了位置 1。因此,发生了 2 次冲突。 根据线性探测再散列法的原理,第一个关键字 22 被插入到位置 1,第二个关键字 43 发生冲突后插入到位置 2,第三个关键字 15 发生冲突后插入到位置 3。 现在,我们可以计算平均查找长度了。根据公式 ASL = (成功查找的总次数 + 失败查找的总次数) / 成功查找的总次数,其中成功查找的总次数为 3(因为有 3 个关键字),失败查找的总次数为 0。因此,平均查找长度 ASL = (2+1+1)/3 = 4/3。 所以,查找成功的平均查找长度是 4/3。

现有长度为 7、初始为空的散列表ht,散列函数h(k)=k%7,用线性探测再散列法解决冲突。将关键字 22, 43, 15 依次插入到ht后,查找成功的平均查找长度是:

根据线性探测再散列法,当发生冲突时,我们会依次检查散列表中下一个位置,直到找到一个空位置为止。因此,插入关键字 22 时,它会被散列到位置 1,插入关键字 43 时,它会被散列到位置 1 的下一个位置 2,插入关键字 15 时,它会被散列到位置 1 的下两个位置 3。 现在,我们来计算查找成功的平均查找长度。对于每个关键字,我们需要计算它在散列表中的查找长度,然后将这些长度相加并除以关键字的总数。具体地,对于关键字 22,它在散列表中的查找长度为 1;对于关键字 43,它在散列表中的查找长度为 2;对于关键字 15,它在散列表中的查找长度为 3。因此,关键字的总数为 3,它们在散列表中的查找长度之和为 1+2+3=6。因此,查找成功的平均查找长度为 6/3=2。 因此,插入关键字 22, 43, 15 后,查找成功的平均查找长度是 2。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

安装NumPy教程-详细版

附件是安装NumPy教程_详细版,文件绿色安全,请大家放心下载,仅供交流学习使用,无任何商业目的!
recommend-type

语音端点检测及其在Matlab中的实现.zip

语音端点检测及其在Matlab中的实现.zip
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

可见光定位LED及其供电硬件具体型号,广角镜头和探测器,实验设计具体流程步骤,

1. 可见光定位LED型号:一般可使用5mm或3mm的普通白色LED,也可以选择专门用于定位的LED,例如OSRAM公司的SFH 4715AS或Vishay公司的VLMU3500-385-120。 2. 供电硬件型号:可以使用常见的直流电源供电,也可以选择专门的LED驱动器,例如Meanwell公司的ELG-75-C或ELG-150-C系列。 3. 广角镜头和探测器型号:一般可采用广角透镜和CMOS摄像头或光电二极管探测器,例如Omron公司的B5W-LA或Murata公司的IRS-B210ST01。 4. 实验设计流程步骤: 1)确定实验目的和研究对象,例如车辆或机器人的定位和导航。
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

解释这行代码 c = ((double)rand() / RAND_MAX) * (a + b - fabs(a - b)) + fabs(a - b);

这行代码的作用是随机生成一个浮点数,范围在 a 和 b 之间(包括 a 和 b)。 其中,`rand()` 函数是 C 语言标准库中的一个函数,用于生成一个伪随机整数。`RAND_MAX` 是一个常量,它表示 `rand()` 函数生成的随机数的最大值。 因此,`(double)rand() / RAND_MAX` 表示生成的随机数在 [0, 1] 之间的浮点数。 然后,将这个随机数乘上 `(a - b) - fabs(a - b)`,再加上 `fabs(a - b)`。 `fabs(a - b)` 是 C 语言标准库中的一个函数,用于计算一个数的绝对值。因此,`fabs(a - b)