哈希表的地址区间为0~17,哈希函数为h(key)=K%17。采用线性探测法处理冲突,并将关键字序列{26,25,72,38,8,18,59}依次存储到哈希表中,则在哈希表中查找元素59需要搜索的次数为( )

时间: 2024-02-19 07:01:52 浏览: 160
首先,我们按照哈希函数 $h(key)=key\mod 17$ 将关键字序列依次插入哈希表中,得到的哈希表如下: | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | |---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|----|----|----|----|----|----|----| | | | | | 38| | 18| | 8 | 59| | | | | 72 | 25 | 26 | 其中,冲突的关键字按照线性探测法依次存储在下一个空闲的位置上。 现在,我们来查找关键字 59,按照哈希函数计算出它在哈希表中的位置为 $h(59)=59\mod 17=8$,因此,我们首先检查哈希表的第8个位置,发现存储的关键字为 8,不是我们要查找的关键字 59。 接着,我们按照线性探测法,依次检查哈希表的下一个位置,即第9个位置,发现存储的关键字为 59,找到了要查找的元素。 因此,在哈希表中查找元素 59 需要搜索的次数为 2 次。
相关问题

设哈希表的地址范围为0~17,哈希函数为:h(key)=key%16。用线性探测法处理冲突,输入关键字序列:(10,24,32,17,31,30,46,47,40,63,49),构造哈希表,试回答下列

### 回答1: 问题: 1. 哈希表中哪些位置被占用了? 答:哈希表中被占用的位置为:、1、2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15、16。 2. 哈希表中哪些位置发生了冲突? 答:哈希表中发生冲突的位置为:1、2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15、16。 3. 哈希表中每个关键字的存储位置是什么? 答:关键字10存储在位置10,关键字24存储在位置8,关键字32存储在位置,关键字17存储在位置1,关键字31存储在位置15,关键字30存储在位置14,关键字46存储在位置14(线性探测法向后查找),关键字47存储在位置15(线性探测法向后查找),关键字40存储在位置8(线性探测法向后查找),关键字63存储在位置15(线性探测法向后查找),关键字49存储在位置1(线性探测法向后查找)。 4. 哈希表中是否存在空闲位置? 答:哈希表中不存在空闲位置。 ### 回答2: 1. 哈希表的长度是多少? 哈希表的长度为18,地址范围是0~17。 2. 如何计算关键字10的哈希值? 根据哈希函数h(key) = key % 18,把关键字10带入计算是h(10) = 10 % 18 = 10。 3. 插入关键字10时,哈希表的对应位置是否已经被占用? 插入关键字10时,哈希表的位置10还没有被占用。 4. 插入关键字10时,哈希表的位置10是否是其最终位置? 插入关键字10时,哈希表的位置10是其最终位置。 5. 插入关键字24时,哈希表的对应位置是否已经被占用? 插入关键字24时,哈希表的位置6还没有被占用。 6. 插入关键字24时,哈希表的位置6是否是其最终位置? 插入关键字24时,哈希表的位置6是其最终位置。 7. 插入关键字32时,哈希表的对应位置是否已经被占用? 插入关键字32时,哈希表的位置14还没有被占用。 8. 插入关键字32时,哈希表的位置14是否是其最终位置? 插入关键字32时,哈希表的位置14是其最终位置。 9. 插入关键字17时,哈希表的对应位置是否已经被占用? 插入关键字17时,哈希表的位置17还没有被占用。 10. 插入关键字17时,哈希表的位置17是否是其最终位置? 插入关键字17时,哈希表的位置17是其最终位置。 11. 插入关键字31时,哈希表的对应位置是否已经被占用? 插入关键字31时,哈希表的位置13还没有被占用。 12. 插入关键字31时,哈希表的位置13是否是其最终位置? 插入关键字31时,哈希表的位置13是其最终位置。 13. 哈希表中最终插入了几个关键字? 哈希表中最终插入了11个关键字。 14. 哈希表中位置为40的槽是否被占用? 哈希表中位置为40的槽没有被占用。 15. 哈希表中位置为40的槽是否可以插入关键字? 哈希表中位置为40的槽可以插入关键字。 16. 哈希表中位置为49的槽是否被占用? 哈希表中位置为49的槽没有被占用。 17. 哈希表中位置为49的槽是否可以插入关键字? 哈希表中位置为49的槽可以插入关键字。 18. 构造的哈希表如下: 0: 空 1: 空 2: 空 3: 空 4: 空 5: 空 6: 24 7: 空 8: 空 9: 10 10: 40 11: 空 12: 30 13: 31 14: 32 15: 17 16: 空 17: 63 18: 46 19: 47 20: 49 注意:这个哈希表是在处理冲突时使用线性探测法构建的,所以有的位置可能不是最初计算的哈希值,而是后续线性探测的结果。 ### 回答3: 1. 构造哈希表的过程为: 初始时,将哈希表中所有的地址都设为空。 首先,将关键字10插入哈希表中,由于h(10)=10,在哈希表中的地址10为空,所以将10插入该地址。 接下来,插入关键字24,由于h(24)=24,地址24为空,将24插入该地址。 再插入关键字32,h(32)=32,地址32为空,将32插入。 对于关键字17,h(17)=17,但地址17不为空,发生冲突。根据线性探测法,从地址17开始逐个往后探测,直到找到一个空的地址,插入关键字17。 依次插入关键字31、30、46、47、40、63、49,根据哈希函数计算地址,并遇到冲突时使用线性探测法将关键字插入对应的地址。最终构造出的哈希表为: 0: 40 1: 63 2: 32 3: 17 4: 47 5: 30 6: 10 7: 49 8: 9: 10: 24 11: 46 12: 13: 14: 31 15: 16: 17: 2. 这个哈希表中有多少个关键字? 根据构造的哈希表,可以看到有11个关键字已经插入成功。 3. 使用线性探测法处理冲突时,最多需要探测几次? 由于哈希表的地址范围是0~17,而输入的关键字序列中最大的关键字是63,所以最多需要探测的次数为17次。 4. 如果输入的关键字序列中有关键字73,应该将其插入哈希表的哪个位置? 根据哈希函数h(key)=key%18,可计算出关键字73对应的地址为73%18=1。因此,将关键字73插入哈希表的位置为地址1。但由于该地址已经被关键字63占用,发生冲突。根据线性探测法,需要从地址1开始逐个往后探测,直到找到一个空的地址,插入关键字73。

设散列表的地址范围为0~17散列函数为H(key)=key%16,用线性探测法处理冲突输入关键字序列(10,24,32,17,31,30,46,47,40,63,49)画出线性探测,链地址法,哈希表三个图

好的,我会根据你的要求进行处理。首先,我们来看一下线性探测法处理冲突的过程。 1. 散列函数 H(key) = key % 16 2. 输入关键字序列(10,24,32,17,31,30,46,47,40,63,49) 3. 用线性探测法进行处理,发生冲突的关键字在散列表中依次向后查找,直到找到一个空的位置为止。 下面是线性探测法处理冲突的图示: ``` 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 ---------------------------------------------------------------------------- 0 |10|24|32| | | | | | | | | | | | | | | | ---------------------------------------------------------------------------- 1 |17| | | | | | | | | | | | | | | | | | ---------------------------------------------------------------------------- 2 |31|30| | | | | | | | | | | | | | | | | ---------------------------------------------------------------------------- 3 |46|47| | | | | | | | | | | | | | | | | ---------------------------------------------------------------------------- 4 |40| | | | | | | | | | | | | | | | | | ---------------------------------------------------------------------------- 5 | | | | | | | | | | | | | | | | | | | ---------------------------------------------------------------------------- 6 | | | | | | | | | | | | | | | | | | | ---------------------------------------------------------------------------- 7 | | | | | | | | | | | | | | | | | | | ---------------------------------------------------------------------------- 8 | | | | | | | | | | | | | | | | | | | ---------------------------------------------------------------------------- 9 | | | | | | | | | | | | | | | | | | | ---------------------------------------------------------------------------- 10| | | | | | | | | | |49 | | | | | | |63 | ---------------------------------------------------------------------------- ``` 接下来,我们再来看一下链地址法处理冲突的过程。 1. 散列函数 H(key) = key % 16 2. 输入关键字序列(10,24,32,17,31,30,46,47,40,63,49) 3. 用链地址法进行处理,发生冲突的关键字在散列表中的位置上形成一个链表,每个链表节点存储一个关键字。 下面是链地址法处理冲突的图示: ``` 0 -> 10 -> 40 1 -> 17 2 -> 32 -> 47 3 -> 63 4 5 -> 30 -> 46 6 7 -> 31 8 9 -> 24 10 11 12 13 14 15 16 17 ``` 最后,我们再来看一下哈希表处理冲突的过程。 1. 散列函数 H(key) = key % 16 2. 输入关键字序列(10,24,32,17,31,30,46,47,40,63,49) 3. 用哈希表进行处理,发生冲突的关键字在散列表中的位置上形成一个链表,每个链表节点存储一个关键字。 下面是哈希表处理冲突的图示: ``` 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 ---------------------------------------------------------------------------- 0 |10| | | | | | | | | | | | | | | | | | ---------------------------------------------------------------------------- 1 | | |32| | | | | | | | | | | | | | | | ---------------------------------------------------------------------------- 2 | | | | | |30 | | | | | | | | | | | | | ---------------------------------------------------------------------------- 3 | | | |17 | | |46 |47 | | | | | | | | | | | ---------------------------------------------------------------------------- 4 | | | | |31 | | | | | | | | | | | | | | ---------------------------------------------------------------------------- 5 | |24 | | | | | | | | | | | | | | | | | ---------------------------------------------------------------------------- 6 | | | | | | | | | | | | | | | | | | | ---------------------------------------------------------------------------- 7 | | | | | | | | | | | | | | | | | | | ---------------------------------------------------------------------------- 8 | | | | | | | | | | | | | | | | | | | ---------------------------------------------------------------------------- 9 | | | | | | | | | | | | | | | | | | | ---------------------------------------------------------------------------- 10| | | | | | | | | |49 | | | | | |40 | |63 | ---------------------------------------------------------------------------- ```
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#include #include typedef struct node { int data; struct node *next; }node; init_hash(node **A,int n) { int i; for(i=0;idata=0; A[i]->next=NULL; } } insert_hash(node **A,int value,int n) { int key; node *p,*q; key=value%n; if(A[key]->next!=NULL) { p=A[key]->next; while(p->next!=NULL) p=p->next; q=(node *)malloc(sizeof(node)); q->data=value; q->next=NULL; p->next=q; } else { q=(node *)malloc(sizeof(node)); q->data=value; q->next=NULL; A[key]->next=q; } } int search_hash(node **A,int value,int n) { int key; node *p; key=value%n; if(A[key]->next==NULL) return 0; else { p=A[key]->next; while(p!=NULL) { if(p->data==value) return 1; } return 0; } } delete_hash(node **A,int value,int n) { int key; node *p,*q; key=value%n; p=A[key]; q=A[key]->next; while(q->data!=value) { p=q; q=q->next; } p->next=q->next; free(q); } print_hash(node **A,int n) { int i; node *p; for(i=0;inext!=NULL) { p=A[i]->next; while(p!=NULL) { printf("%d ",p->data); p=p->next; } } } printf("\n"); } main() { int i,n,value,Case; node **A; printf("输入待排序元素个数:\n"); scanf("%d",&n); A=(node **)malloc(sizeof(node*)*n); //申请一个指针型数组A[n] init_hash(A,n);//初始化数组A printf("输入hash表的值(空格键分开):\n"); for(i=0;i<n;i++) //建hash表 { scanf("%d",&value); insert_hash(A,value,n); } printf("请选择hash表的操作\n1.查询\t2.插入\t3.删除\t4.输出\n"); scanf("%d",&Case); switch(Case) { case 1: { printf("请输入要查询的元素:"); scanf("%d",&value); printf(search_hash(A,value,n)?"Success!\n":"Failure!\n"); //查询 } case 2: { printf("请输入要插入的元素:"); scanf("%d",&value); insert_hash(A,value,n); //插入 } case 3: { printf("请输入要删除的元素:"); scanf("%d",&value); printf(search_hash(A,value,n)?"删除成功!\n":"表中不存在该元素!\n"); delete_hash(A,value,n); } case 4: //输出 { printf("表中元素为:\n"); print_hash(A,n); } } }

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