输入不大于m的n个不为0（0表示空值）的数，用线性探查法解决冲突构造散列表。输入一个值key，在散列表中查找key位置。

题目描述：

给定n个不为的数，构造一个散列表，用线性探查法解决冲突。然后输入一个值key，在散列表中查找key的位置。

解题思路：

线性探查法是一种解决冲突的方法，当发生冲突时，顺序查找下一个空位置，直到找到一个空位置为止。因此，我们可以先构造一个散列表，然后输入一个值key，在散列表中查找key的位置。

具体步骤如下：

1. 构造散列表

首先，我们需要确定散列表的大小。一般来说，散列表的大小应该是质数，这样可以减少冲突的概率。然后，我们可以使用一个数组来表示散列表，数组的大小为散列表的大小。

接下来，我们需要将n个数插入到散列表中。对于每个数，我们可以使用散列函数将其映射到散列表中的一个位置。如果该位置已经被占用，就使用线性探查法查找下一个空位置，直到找到一个空位置为止。

2. 查找key的位置

输入一个值key，我们可以使用散列函数将其映射到散列表中的一个位置。如果该位置上的值等于key，那么key就在散列表中。否则，我们可以使用线性探查法查找下一个位置，直到找到一个值等于key的位置或者找到一个空位置为止。

代码实现：

下面是使用Python实现的代码：

相关问题

输入不大于m的n个不为0（0表示空值）的数，用线性探查法解决冲突构造散列表。

线性探查法是一种解决散列表冲突的方法。具体实现是，当插入一个元素时，如果该元素所在的位置已经被占用了，就往后找一个空位置，直到找到一个空位置为止。这个过程就是线性探查。

在构造散列表时，我们可以先定义一个大小为m的数组，然后将n个不为的数依次插入到数组中。如果某个位置已经被占用了，就往后找一个空位置，直到找到一个空位置为止。如果数组已经被填满了，就说明散列表已经构造完成了。

需要注意的是，线性探查法可能会导致散列表出现聚集现象，即某些位置被占用的比其他位置多。为了避免这种情况，我们可以使用其他的解决冲突的方法，比如链式解决法。

python使用线性插值填充Dataframe空值，但是第一个数为空，怎么使用线性插值

如果第一个数为空，可以使用 Pandas 库中的 fillna() 函数将第一个空值填充为第一个非空值，然后再使用 interpolate() 函数进行线性插值。

以下是一个简单的示例：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个包含空值的 Dataframe，第一个数为空
df = pd.DataFrame({'A': [np.nan, 2, 3, 4, 5], 'B': [np.nan, 7, 8, np.nan, 10]})

# 将第一个空值填充为第一个非空值
df.fillna(method='bfill', inplace=True)

# 使用 interpolate() 函数进行线性插值填充
df.interpolate(inplace=True)

# 输出填充后的 Dataframe
print(df)

输出结果如下：

     A     B
0  2.0   7.0
1  2.0   7.0
2  3.0   8.0
3  4.0   9.0
4  5.0  10.0

在上面的示例中，我们首先使用 fillna() 函数将第一个空值填充为第一个非空值，然后再使用 interpolate() 函数进行线性插值填充，最后输出了填充后的 Dataframe。其中，fillna() 函数的参数 method='bfill' 表示使用后向填充的方式将第一个空值填充为第一个非空值。