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。

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。 #include<iostream>

好的，这是一个关于散列表的问题，让我来解答一下。

首先，线性探查法是一种解决散列表冲突的方法，它的基本思想是：当插入一个元素时，如果它所应该插入的位置已经被占用了，那么就从该位置开始顺序往后查找，直到找到一个空位置为止。

下面是一个用C++实现线性探查法构造散列表的例子：

#include<iostream>
using namespace std;

const int N = 1000; //散列表的大小
int h[N]; //散列表

//哈希函数
int hash(int x) {
    return x % N;
}

//插入元素
void insert(int x) {
    int t = hash(x);
    while(h[t]) t = (t + 1) % N;
    h[t] = x;
}

//查找元素
bool find(int x) {
    int t = hash(x);
    while(h[t]) {
        if(h[t] == x) return true;
        t = (t + 1) % N;
    }
    return false;
}

int main() {
    int n, m;
    cin >> n;
    for(int i = 0; i < n; i++) {
        int x;
        cin >> x;
        insert(x);
    }
    cin >> m;
    for(int i = 0; i < m; i++) {
        int x;
        cin >> x;
        if(find(x)) cout << "YES" << endl;
        else cout << "NO" << endl;
    }
    return 0;
}

在这个例子中，我们定义了一个大小为N的散列表h，插入元素时先计算哈希值t，如果位置h[t]已经被占用，则循环往后查找空位置，直到找到一个空位置为止。查找元素时也是类似的思路，先计算哈希值t，如果位置h[t]不是要查找的元素，则循环往后查找，直到找到要查找的元素或者遇到空位置为止。

希望我的解答能够帮助你解决这个问题。