8、假设有k个关键字互为同义词,若用线性探测再散列法,把这k个关键字存入散列表中,要进行探测的次数至少为________________。
时间: 2024-03-29 15:38:08 浏览: 94
假设散列表的长度为m,已经有k个关键字存储在散列表中,且这k个关键字互为同义词,则散列到同一个地址上。假设在线性探测再散列法中,探测到第i个地址时,发现该地址已经被占用,因此需要继续向下探测。由于这k个关键字互为同义词,因此这k个关键字在散列表中的位置是相邻的,即它们会被散列到相邻的k个地址中。
因此,在查找这k个同义词时,最坏情况下需要依次探测k个地址,直到找到其中一个关键字,或者查找到散列表的末尾位置。因此,要进行探测的次数至少为k次。
由于散列到同一个地址上的同义词是一种常见的情况,因此需要在散列函数的设计和散列表的长度选择上进行合理的考虑,以减少同义词的出现概率,从而提高散列表的性能。
相关问题
假定有k个关键字互为同义词,若用线性探测法把这k个关键字存入散列表中,至少要进行多少次探测?
### 回答1:
假设散列表的大小为n,那么至少需要进行k-1次探测才能找到一个空闲的位置存储这k个同义词。因为在散列表中,同义词会被散列到相同的位置,如果这个位置已经被占用了,就需要进行线性探测,依次向后查找空闲位置。因此,需要进行k-1次探测才能找到一个空闲位置。
### 回答2:
散列表是一种非常常用的数据结构,在实际开发中,散列表通常是用来解决数据的快速查找问题。散列表的实现通常有两种方式,一种是链表方式,另一种是线性探测方式,本文将讨论后者。
线性探测法是散列表中最常用的方法之一,它可以有效地解决散列冲突问题。当散列函数将两个或多个关键字映射到同一个位置时,发生了散列冲突。此时,线性探测法可以让新的关键字顺序寻找下一个未被占用的散列地址来存储,直到找到一个空位置为止。
在假设有k个关键字互为同义词的情况下,如果将它们全部存放在散列表中,至少要进行k-1次探测。因为首先需要使用一个散列函数将这k个关键字映射为散列地址,如果k个关键字都映射到了同一个散列地址上,那么在每次探测时,只有在之前的位置都被填满了之后,才会继续探测下一个位置,这样就会产生k-1个探测次数。
假设k个关键字的散列地址都是随机选择的,并且都被成功存放在散列表中,那么其中的每个关键字都要进行一次探测,这样总的探测次数会是k次。但是,在实际情况中,由于散列函数的设计并不能保证所有的散列地址均匀分布在散列表中,所以通常会发生散列冲突,这时探测次数会增加。
因此,在使用散列表进行数据存储时,需要根据具体的数据需求,选择合适的散列函数,以及适合的散列方式,以保证数据存储的高效性。
### 回答3:
在使用线性探测法将k个关键字存入散列表中时,需要考虑哈希表中的冲突情况。当两个关键字映射到相同的哈希桶中时,就会发生冲突。此时需要重新寻找下一个可用的哈希桶,即进行一次探测。
对于线性探测法来说,一旦发生冲突,就按照线性的方式依次尝试后续的哈希桶,直到找到一个空闲的桶或者遍历整个哈希表都没有找到可用的桶。因此,k个同义词在进行哈希存储的过程中,就可能引发多个冲突。
假设哈希表的大小为m,k个同义词映射的哈希桶编号为h1,h2,…,hk,那么h1到m-1的桶分别进行一次探测,如果都没有找到空闲桶,则需要再从0到h1-1的桶上进行探测,直到找到空闲桶,总探测次数至少为k。
当哈希表容量较小,散列函数较差或者k值较大时,冲突的概率会增加,探测次数可能会更多。为此,可以通过调整哈希表的大小,优化散列函数来减少探测次数,提高哈希表的性能。
假设有k个关键字互为同义词,若用线性探测法对这k个关键字存入哈希表中,至少要进行多少次探测?
线性探测法的探测步长为1,即从哈希表中的当前位置开始,依次向后探测直到找到一个空位或者是找到了要查找的元素。
假设现在要插入k个同义词,假设哈希表大小为m,如果第一个同义词哈希值为h,那么它的探测序列为h, h+1, h+2, ..., m-1, 0, 1, 2, ..., h-1。假设插入第i个同义词时,前面的i-1个同义词已经插入成功了,那么插入第i个同义词时,需要探测的位置数为i-1个,因为前面的i-1个同义词已经占用了i-1个位置,所以至少需要进行i-1次探测。
因此,插入k个同义词时,至少需要进行k-1次探测。