上述例子查找失败的平均查找长度
时间: 2023-12-21 13:30:16 浏览: 147
根据引用[1]和引用的内容,我们可以得出以下计算查找失败的平均查找长度的公式:
查找失败的平均查找长度 = P0*0 + P1 * 1 + P2 * 2 + P3 *2 + … + Pn * n
其中,P0表示查找失败的概率,即在哈希表中没有找到待查元素的概率;P1表示查找失败后需要查找的次数为1的概率,以此类推,Pn表示查找失败后需要查找的次数为n的概率。
根据引用中的描述,我们可以得出P0、P1、P2、...、Pn的计算公式:
P0 = (1 / 查找失败可能落在的位置总个数) * 第0层的查找失败可能落在的位置个数
P1 = (1 / 查找失败可能落在的位置总个数) * 第1层的查找失败可能落在的位置个数
P2 = (1 / 查找失败可能落在的位置总个数) * 第2层的查找失败可能落在的位置个数
...
Pn = (1 / 查找失败可能落在的位置总个数) * 第n层的查找失败可能落在的位置个数
因此,我们需要先计算出查找失败可能落在的位置总个数,以及每一层查找失败可能落在的位置个数。然后,根据上述公式,计算出查找失败的平均查找长度。
具体的计算方法可以参考引用和引用中的内容。
相关问题
查找失败的平均查找长度
在计算机科学中,查找失败的平均查找长度(ASL)是指在查找一个不在集合中的元素时,需要遍历集合的平均次数。对于顺序查找,ASL失败等于(n+1)/2,其中n是集合中元素的数量。这是因为在最坏的情况下,需要遍历整个集合才能确定元素不在集合中,而在最好的情况下,只需要遍历集合的一半。因此,平均情况下,需要遍历集合的一半加一次才能确定元素不在集合中。
下面是一个Python的例子,演示如何计算顺序查找失败的平均查找长度ASL失败:
```python
def sequential_search(lst, item):
pos = 0
found = False
while pos < len(lst) and not found:
if lst[pos] == item:
found = True
else:
pos = pos + 1
return found, pos
def ASL_fail(lst, item):
found, pos = sequential_search(lst, item)
if not found:
return (len(lst) + 1) / 2
else:
return pos + 1
lst = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
item = 11
print("ASL_fail:", ASL_fail(lst, item)) # 输出:ASL_fail: 6.0
```
查找成功失败的平均查找长度
在计算机科学中,平均查找长度(ASL)是指在查找过程中平均需要检查的节点数。对于查找成功和查找失败,平均查找长度是不同的。
- 查找成功的平均查找长度ASL成功可以通过以下公式计算:ASL成功 = (1/成功查找的概率)。
- 查找失败的平均查找长度ASL失败可以通过以下公式计算:ASL失败 = (1 + 1/2 + 1/3 + ... + 1/n),其中n是表中元素的个数。
举个例子,如果一个表有10个元素,那么当查找失败时,平均查找长度为ASL失败 = (1 + 1/2 + 1/3 + ... + 1/10)。当查找成功时,平均查找长度为ASL成功 = (1/成功查找的概率)。