设散列表a[18]，散列函数是hask(k)=k%17，用开放地址法解决冲突hi=(h0+di)%m。冲突时采用平方探测法，使用增量序列di=i* i。计算输入序列(值>=0)对应的散列地址并进行查找，如果有此元素，则输出散列地址，如果无此元素，则输出not found。并输出查找次数（输入个数不会超过15个） 输入格式: 第一行为输入个数； 第二行为对应的输入值，用空格隔开； 第三行为需查找的元素，第1个为查找元素个数，后面为查找元素 输出格式: 第一行依次输出输入序列的散列地址，以一个空格隔开； 第二行开始输出查找元素的散列地址，每个元素占一行，每行对应一个值及其散列地址，中间用空格隔开（即pos前后均有一个空格），如果无此元素，则输出not found。 输入样例: 5 141 73 95 112 56 7 5 73 95 141 112 56 18 输出样例: 5 6 10 11 9 5 not found,try 4 73 pos:6,try 2 95 pos:10,try 1 141 pos:5,try 1 112 pos:11,try 2 56 pos:9,try 3 18 not found,try 1

这是一道比较复杂的题目，需要进行多次散列和探测。下面是 Python 代码实现，供您参考。

def hash_func(key):
    return key % 17

def probe_hash(pos, i):
    return (pos + i * i) % 18

def insert_hash(hash_table, key):
    pos = hash_func(key)
    i = 0
    while hash_table[pos] != -1:
        i += 1
        pos = probe_hash(pos, i)
    hash_table[pos] = key

def search_hash(hash_table, key):
    pos = hash_func(key)
    i = 0
    while hash_table[pos] != -1 and hash_table[pos] != key:
        i += 1
        pos = probe_hash(pos, i)
    if hash_table[pos] == key:
        return pos, i
    else:
        return -1, i

n = int(input())
lst = list(map(int, input().split()))
m = lst.pop(0)
hash_table = [-1] * 18
for key in lst:
    insert_hash(hash_table, key)
for key in lst:
    pos, i = search_hash(hash_table, key)
    if pos == -1:
        print("not found,try", i)
    else:
        print(pos, end=" ")
print()
m = int(input().split()[0])
for i in range(m):
    key = int(input())
    pos, i = search_hash(hash_table, key)
    if pos == -1:
        print("not found,try", i)
    else:
        print(key, "pos:", pos, "try", i)

需要注意的几个点：

- 散列表长度为 18，而不是 17，因为探测使用的增量序列是平方序列。
- 对于每个输入的值，需要进行插入操作，而不是仅仅计算散列地址。
- 对于每个需要查找的元素，需要进行查找操作，如果找到了，输出散列地址和探测次数；如果没有找到，输出 not found 和探测次数。