有关键字序列{32，53，78，12，25，62，43}，哈希函数H(K)=Kmod7，用线性探测再散列方法处理冲突，要求构造一个装填因子为0.7的哈希表，并计算查找成功时的平均查找长度。

对于关键字序列{32，53，78，12，25，62，43}，哈希函数H(K)=Kmod7，用线性探测再散列方法处理冲突，要求构造一个装填因子为0.7的哈希表，并计算查找成功时的平均查找长度。

首先，根据装填因子为0.7，我们可以计算出哈希表的大小为10（即7/0.7向上取整）。

接下来，我们需要对关键字序列进行哈希。根据哈希函数H(K)=Kmod7，我们可以得到以下哈希地址：

32 -> 4
53 -> 4（冲突，线性探测再散列，+1后为5）
78 -> 1
12 -> 5
25 -> 4（冲突，线性探测再散列，+2后为6）
62 -> 6
43 -> 1（冲突，线性探测再散列，+3后为4）

因此，得到的哈希表为：
[None, 78, None, None, 32, 53, 43, 12, None, 62]

接下来，我们需要计算查找成功时的平均查找长度。由于这里只有7个关键字，我们可以直接枚举每个关键字进行计算。假设我们要查找的关键字为K，其哈希地址为i，那么平均查找长度为：

(1/7) * [(1/1) + (2/2) + (1/3) + (1/1) + (2/2) + (1/1) + (3/3)] = 1.857

因此，当装填因子为0.7时，查找成功时的平均查找长度为1.857。

相关问题

有关键字序列{32，53，78，12，25，62，43}，哈希函数H(K)=K+mod+7，用线性探测再散列方法处理冲突，要求构造一个装填因子为0.7的哈希表，并计算查找成功时的平均查找长度。

根据题意，关键字序列为{32，53，78，12，25，62，43}，哈希函数为H(K)=K+mod+7，使用线性探测再散列法处理冲突，要求构造一个装填因子为0.7的哈希表，并计算查找成功时的平均查找长度。

首先，计算哈希表的大小，由于装填因子为0.7，因此哈希表的大小为10。

其次，根据哈希函数，计算每个关键字的哈希地址：

- H(32) = 32 + 7 % 10 = 9
- H(53) = 53 + 7 % 10 = 0
- H(78) = 78 + 7 % 10 = 5
- H(12) = 12 + 7 % 10 = 9（冲突）
- H(25) = 25 + 7 % 10 = 2
- H(62) = 62 + 7 % 10 = 9（冲突）
- H(43) = 43 + 7 % 10 = 0（冲突）

由于发生了冲突，需要使用线性探测再散列法解决。具体方法是，从发生冲突的位置开始，依次向后查找空闲位置，直到找到一个空闲位置或者查找到整个哈希表。如果查找到整个哈希表，就从头开始查找，直到找到一个空闲位置。

- H(12) = 9，发生冲突，从9开始向后查找，直到找到空闲位置3
- H(62) = 9，发生冲突，从9开始向后查找，直到找到空闲位置4
- H(43) = 0，发生冲突，从0开始向后查找，直到找到空闲位置1

因此，哈希表为：[53, 43, 78, 12, 25, 62, 32, None, None, None]

计算查找成功时的平均查找长度，需要先计算查找成功的概率。由于哈希函数是随机的，因此每个关键字的哈希地址是等概率的，查找成功的概率也是相等的。因此，查找成功的概率为1/7。

平均查找长度=查找成功的概率*成功查找所需的比较次数=1/7*1=1/7

创建哈希表，设定哈希函数为H(k)=k mod m，输入关键字序列，将其一次存入哈希表中，采用线性探测法处理冲突

好的，这是一个关于哈希表和线性探测法的问题。我会尽力回答。

首先，哈希表是一种数据结构，可以用于快速查找和插入数据。它的基本思想是将数据映射到一个固定大小的数组中，这个映射函数就是哈希函数。在这个问题中，哈希函数是H(k) = k mod m，其中k是关键字，m是哈希表的大小。

线性探测法是一种解决哈希冲突的方法，当两个关键字映射到相同的位置时，线性探测法会依次检查下一个位置，直到找到一个空位置为止。具体来说，如果H(k) = i已经被占用了，那么就检查H(k) = i+1，H(k) = i+2，以此类推，直到找到一个空位置或者回到了起始位置。

下面是一个实现哈希表和线性探测法的示例代码（使用Python语言）：

class HashTable:
    def __init__(self, size):
        self.size = size
        self.table = [None] * size

    def hash(self, key):
        return key % self.size

    def insert(self, key):
        index = self.hash(key)
        while self.table[index] is not None:
            index = (index + 1) % self.size
        self.table[index] = key

    def search(self, key):
        index = self.hash(key)
        while self.table[index] is not None:
            if self.table[index] == key:
                return True
            index = (index + 1) % self.size
        return False

在这个代码中，我们首先定义了一个HashTable类，它有一个大小为size的数组和一个哈希函数hash。插入操作通过线性探测法来处理冲突，当找到一个空位置时，就将关键字存入该位置。搜索操作也通过线性探测法来查找关键字，如果找到了就返回True，否则返回False。

希望这个回答对你有帮助！