散列表查找失败 拉链

散列表是一种常用的数据结构，用于实现快速的查找操作。当散列表中出现冲突（即多个元素映射到同一个位置）时，可以使用拉链法来解决冲突。

在拉链法中，每个散列桶都是一个链表，当发生冲突时，新元素会被插入到对应散列桶的链表中。因此，查找操作时需要遍历链表来找到目标元素。

如果散列表查找失败，即没有找到目标元素，可能存在以下几种情况：
1. 目标元素并没有被插入到散列表中，可以检查插入操作是否正确。
2. 目标元素被插入了散列表，但是插入位置发生了错误，可以检查散列函数是否正确。
3. 目标元素与其他元素发生了冲突，并且被插入到了散列桶的链表中，但是在遍历链表时未能找到目标元素。可能需要检查链表的查找逻辑是否正确。

相关问题

散列表查找失败的计算

散列表查找失败的计算可以通过计算查找失败的概率和平均查找长度来实现。具体步骤如下：

1. 计算查找失败的概率P0，P1，P2，...，Pn。其中，P0表示查找到0层时查找失败的概率，P1表示查找到1层时查找失败的概率，以此类推，Pn表示查找到n层时查找失败的概率。

2. 计算查找失败可能落在的位置总个数。这个值等于散列表的长度减去数据元素的个数。

3. 计算每一层查找失败可能落在的位置个数。这个值等于散列表的长度减去当前层的数据元素个数。

4. 根据公式：查找失败的平均查找长度 = P0*0 + P1 * 1 + P2 * 2 + P3 *2 + … + Pn * n，计算查找失败的平均查找长度。

下面是一个示例代码，演示如何计算散列表查找失败的平均查找长度：

def calc_failed_search_avg_len(table_len, data_num):
    # 计算查找失败可能落在的位置总个数
    empty_num = table_len - data_num

    # 初始化查找失败的概率和平均查找长度
    failed_prob = 1.0
    failed_avg_len = 0.0

    # 计算每一层查找失败可能落在的位置个数，并更新查找失败的概率和平均查找长度
    for i in range(empty_num):
        failed_prob *= (i + 1) / table_len
        failed_avg_len += failed_prob * i

    # 返回查找失败的平均查找长度
    return failed_avg_len

散列表查找失败的asl

散列表查找失败的平均查找长度（ASL）可以通过以下公式计算：ASL = (1 + 1/（1-α）^2)/2，其中α为填装因子，表示哈希表中已经存储的元素个数与哈希表长度的比值。这个公式的推导可以参考引用中的线性探测法部分。在拉链法中，由于每个桶中可能存储多个元素，因此在查找失败的情况下，需要遍历哈希表中的所有桶，因此ASL的计算公式为：ASL = (1 + α)/2。这个公式的推导可以参考引用[2]中的拉链法部分。