采用除留余数法实现哈希表的创建，任意采用一种处理冲突的方法解决冲突，计算哈希表的平均查找长度。编程实现以下功能：

在采用除留余数法实现哈希表（也称散列表）时，通常我们会选择一个合适的哈希函数将键（key）映射到数组的索引位置。最常见的哈希函数可能是取模运算，即将键值对的键乘以一个常数后再对数组的大小取模。例如：

def hash_function(key, table_size):
    return key % table_size

处理冲突的方法有很多种，这里列举几个常见的：
1. **开放寻址法**（Open Addressing）：当发生冲突时，通过线性探测、二次探测或双哈希等策略寻找下一个空闲的位置。
2. **链地址法**（Chaining）：每个数组槽位包含一个链表，冲突的数据项插入对应链表。

为了计算平均查找长度（Average Search Length, ASL），我们通常假设：
- 哈希表的理想情况是均匀分布，即每个槽位有相同的概率被占用。
- 每次查找都是成功的，不需要探查额外的槽位（除非处理冲突）。

对于理想情况下的`n`个元素分布在`m`个槽位上，平均查找长度可以用下面的公式估算：
- 对于开寻址法，ASL = 1（理想的哈希函数直接定位）
- 对于链地址法，如果所有槽都满，则ASL ≈ (1 + k * m/n) / n，其中k是平均查找次数，通常假设为1（因为最坏情况是一次探查一个链表节点）。

实际编程实现这个功能会涉及到具体的语言和数据结构库。以下是一个简单的Python示例，假设使用链地址法：

class HashTable:
    def __init__(self, size=10):
        self.table = [[] for _ in range(size)]
    
    def hash_function(self, key):
        return key % len(self.table)
    
    def insert(self, key):
        index = self.hash_function(key)
        for item in self.table[index]:
            if item[0] == key:
                return  # 如果已存在，不做操作
        self.table[index].append((key, None))  # 插入键值对

# 假设查找过程总是成功
def average_search_length(table):
    occupied_slots = sum(len(bucket) > 0 for bucket in table)
    return occupied_slots / len(table)

hash_table = HashTable()
# 插入数据并模拟查找...
print("Average search length:", average_search_length(hash_table.table))