已知散列表a[17]中,a[3],a[5],a[9],a[11]和a[15]已有元素占用,其余为空。用开放地址法解决冲突hi=(h0+di)%m,增量序列为di=6i。现在表中插入元素a,已知它的散列函数值等于5。那么,a的散列地址为 。
时间: 2023-12-22 11:06:33 浏览: 58
根据开放地址法的冲突解决方式,我们需要通过增量序列来找到空的散列地址。给定的增量序列为di=6i,我们可以通过循环计算散列地址直到找到空的位置。
首先,根据散列函数值等于5,计算初始散列地址h0:
h0 = 5
然后,根据增量序列di=6i,计算散列地址:
h1 = (h0 + 6*1) % 17 = 11
h2 = (h0 + 6*2) % 17 = 0
h3 = (h0 + 6*3) % 17 = 7
h4 = (h0 + 6*4) % 17 = 14
h5 = (h0 + 6*5) % 17 = 4
继续计算散列地址,直到找到空的位置。注意,这里循环计算的次数是增量序列的长度。
h6 = (h0 + 6*6) % 17 = 1
h7 = (h0 + 6*7) % 17 = 8
h8 = (h0 + 6*8) % 17 = 15
因此,元素a的散列地址为15。
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具体实现的代码如下:
```
if (a == null) { // a节点不存在,直接返回
return;
}
if (a == head) { // 如果a是头节点,特殊处理
head = a.next;
} else {
Node b = head;
while (b.next != null && b.next != a) {
b = b.next;
}
if (b.next == null) { // 没有找到a的前一个节点,返回
return;
}
b.next = a.next;
}
a.next = null; // 断开a节点的引用,以便回收其内存空间
```
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```
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```
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那么,实现a+b的代码如下:
```python
def add_sparse_matrix(a, b):
i, j = 0, 0 # i和j分别表示a和b的索引
m, n = len(a), len(b) # m和n分别表示a和b中非零元素的个数
c = [] # c用于保存结果
while i < m and j < n:
if a[i][0] < b[j][0] or (a[i][0] == b[j][0] and a[i][1] < b[j][1]):
# 如果a的当前元素在b的当前元素之前,则将a的当前元素加入c中
c.append(a[i])
i += 1
elif a[i][0] > b[j][0] or (a[i][0] == b[j][0] and a[i][1] > b[j][1]):
# 如果a的当前元素在b的当前元素之后,则将b的当前元素加入c中
c.append(b[j])
j += 1
else:
# 如果a和b的当前元素在同一位置,则将它们的值相加,并将结果加入c中
c.append((a[i][0], a[i][1], a[i][2] + b[j][2]))
i += 1
j += 1
# 将a和b中剩余的元素加入c中
while i < m:
c.append(a[i])
i += 1
while j < n:
c.append(b[j])
j += 1
return c
```
这个函数的时间复杂度为O(m+n),其中m和n分别是a和b中非零元素的个数。如果a和b的非零元素比较稠密,那么时间复杂度会近似于O(k),其中k是a和b的总元素个数。