将键值key分别为{16,74,60,43,54,90,46,31,29,88,77}的记录存入哈希表A[0..12]，哈希函数为H(k)=key%13，采用线性探查法解决冲突。画出所有记录存放在哈希表A中位置的示意图(或写出表示上述序列关键字存放位置的哈希地址序列)。

好的，让我来解答这个问题。

根据题意，我们需要使用哈希函数H(k)=key%13将这些记录存入哈希表A[0..12]中，并采用线性探查法解决冲突。具体过程如下：

1. 初始化哈希表A[0..12]为空表；
2. 依次将记录存入哈希表中，对于每个记录的键值key，计算其哈希地址h=H(key)，如果哈希表A[h]为空，则直接将记录存入该地址；否则，使用线性探查法（即从h+1开始，依次往后查找，直到找到一个空地址或者查找完整个哈希表），将记录存入第一个空地址中。
3. 最终存储结果如下：

哈希地址: 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9  10 11 12
记录值:   77 46 29 74 43 54 90 31 16 60 88    

注意，由于哈希函数H(k)的值域为0~12，因此哈希地址最大只能为12，超出这个范围的键值需要取模运算后才能计算哈希地址。另外，因为使用了线性探查法，某些记录可能需要往后查找才能找到空地址，因此同一个哈希地址上可能存储了多个记录。

相关问题

单链表基础操作：构造一个带头结点的单链表。其每个结点中记录着一个字符型的键值key(设键值唯一)。

构造一个带头结点的单链表通常包括以下几个步骤：

1. **创建头节点**：首先，你需要创建一个特殊的节点作为链表的头部，这个节点通常为空，用于指示链表的开始，并存储链表的相关信息，如长度等。

class ListNode:
    def __init__(self, key=None):
        self.key = key
        self.next = None

2. **初始化链表**：当你需要添加新的键值对时，可以创建一个新的节点并将其设置为当前节点的下一个节点。如果链表为空，新节点同时是头节点。

def create_linked_list(char_values):
    head = ListNode()  # 创建头节点
    head.next = None  # 初始时链表为空

    for value in char_values:
        new_node = ListNode(value)
        if not head.next:
            head.next = new_node  # 如果链表为空，直接连接
        else:
            current_node = head.next  # 遍历到最后一个节点
            while current_node.next:
                current_node = current_node.next
            current_node.next = new_node  # 否则将新节点追加到最后

    return head

3. **遍历链表**：你可以通过头节点的`next`属性依次访问链表中的所有元素。

在这个结构中，键值对会被按照输入顺序存储在链表中，因为单链表是线性的，所以无法随机访问某个特定位置的元素，插入和删除也比较容易。

auditd.log中每条记录由多个键值(key=value)对组成，每个键值对用冒号或者空格隔开，键值对中的值为数值型或者字符串型。其中两个键值对的形式为arch=CPU_arch，syscall=number。现要求读取dirpath文件夹下的所有子文件夹中以_audit.log 结尾的文件，按照arch字段值的种类，分别统计每个_audit.log文件中syscall=number对中number的种类，将统计结果存入csv文件中。

好的，我理解了你的问题，这是一个需要处理 Linux 系统审计日志的任务。我们可以使用 Python 的 pandas 库来处理 csv 文件，使用 re 库来处理日志文件中的文本信息。下面是一个示例代码，需要安装 pandas 和 re 库。

import os
import re
import pandas as pd

# 定义正则表达式
arch_pattern = re.compile(r'arch=([\w-]+)')
syscall_pattern = re.compile(r'syscall=(\d+)')

# 定义存储结果的字典
result_dict = {}

# 遍历文件夹中的所有 _audit.log 文件
for root, dirs, files in os.walk('dirpath'):
    for file in files:
        if file.endswith('_audit.log'):
            filepath = os.path.join(root, file)
            with open(filepath, 'rt') as f:
                for line in f:
                    arch_match = arch_pattern.search(line)
                    if arch_match:
                        arch = arch_match.group(1)
                        if arch not in result_dict:
                            result_dict[arch] = {}
                    syscall_match = syscall_pattern.search(line)
                    if syscall_match:
                        syscall = syscall_match.group(1)
                        if syscall not in result_dict[arch]:
                            result_dict[arch][syscall] = 0
                        result_dict[arch][syscall] += 1

# 将结果存入 csv 文件
df = pd.DataFrame(result_dict)
df.fillna(0, inplace=True)
df.to_csv('result.csv')

这个代码会遍历指定文件夹下的所有子文件夹，查找以 _audit.log 结尾的文件，并且读取其中的文本信息。针对每一条记录，使用正则表达式匹配 arch 和 syscall 的值，并且将这些值存入一个字典中。最后，将存储结果的字典转换成 pandas 数据框，并且存入 csv 文件中。