创建一个空列表，key值固定

在 Python 中，我们通常使用列表推导式或者 `*` 运算符来创建一个指定大小的空列表。

如果需要创建一个大小为固定值 n，且初始值全为 None 的列表，可以使用以下代码：

n = 5  # 列表大小
lst = [None] * n  # 创建空列表，初始值为 None

如果需要创建一个大小为固定值 n，且元素类型为某个固定值的列表，可以使用以下代码：

n = 5  # 列表大小
x = 0  # 初始值
lst = [x] * n  # 创建空列表，初始值为 x

如果需要创建一个大小为固定值 n，且 key 值为固定值的空字典，可以使用以下代码：

n = 5  # 字典大小
key = 'default'  # key 值
dct = {key: None} * n  # 创建空字典，key 值为 'default'，初始值为 None

需要注意的是，上述代码中创建的列表和字典的初始值都是浅拷贝，即它们的元素指向同一个对象。如果需要创建每个元素都是新对象的列表或字典，可以使用列表推导式或字典推导式来创建。

相关问题

开放定址法散列表的设计

开放定址法是一种解决散列冲突的方法，它通过在散列表中寻找空的单元来解决冲突。下面是开放定址法散列表的设计步骤：

1. 创建一个具有固定大小的散列表，大小为质数，通常选择接近预期元素数量的最小质数。

2. 定义一个散列函数，将关键字映射到散列表的索引位置。常用的散列函数有除留余数法、平方取中法等。

3. 初始化散列表，将所有的单元标记为空。

4. 插入元素：
- 计算关键字的散列值。
- 如果散列表的对应位置为空，则将元素插入该位置。
- 如果散列表的对应位置不为空，则使用冲突解决方法找到下一个空的单元，并将元素插入该位置。

5. 查找元素：
- 计算关键字的散列值。
- 如果散列表的对应位置为空，则元素不存在。
- 如果散列表的对应位置不为空，比较该位置的元素与目标元素是否相等。
- 如果相等，则找到了目标元素。
- 如果不相等，则使用冲突解决方法找到下一个位置，并重复上述步骤。

6. 删除元素：
- 查找要删除的元素。
- 如果找到了目标元素，则将该位置标记为空。

开放定址法散列表的设计可以通过以下示例代码进行演示：

class OpenAddressingHashTable:
    def __init__(self, size):
        self.size = size
        self.table = [None] * size

    def hash_function(self, key):
        return key % self.size

    def insert(self, key):
        index = self.hash_function(key)
        while self.table[index] is not None:
            index = (index + 1) % self.size
        self.table[index] = key

    def search(self, key):
        index = self.hash_function(key)
        while self.table[index] is not None:
            if self.table[index] == key:
                return True
            index = (index + 1) % self.size
        return False

    def delete(self, key):
        index = self.hash_function(key)
        while self.table[index] is not None:
            if self.table[index] == key:
                self.table[index] = None
                return
            index = (index + 1) % self.size

# 创建一个大小为10的散列表
hash_table = OpenAddressingHashTable(10)

# 插入元素
hash_table.insert(5)
hash_table.insert(15)
hash_table.insert(25)

# 查找元素
print(hash_table.search(15))  # 输出：True
print(hash_table.search(10))  # 输出：False

# 删除元素
hash_table.delete(15)
print(hash_table.search(15))  # 输出：False

二次探测解决冲突的散列表怎么写

二次探测解决冲突的散列表可以通过以下步骤来实现：

1. 创建一个散列表，其中包含一个固定大小的数组和一个用于存储键值对的结构。

2. 定义一个哈希函数，将键映射到数组的索引位置。这个哈希函数可以是任何将键转换为整数的算法。

3. 当插入一个新的键值对时，首先使用哈希函数计算键的索引位置。如果该位置为空，则直接将键值对存储在该位置。

4. 如果该位置已经被占用，则使用二次探测来寻找下一个可用的位置。二次探测是指在散列表中按照一定的步长进行探测，直到找到一个空位置或者遍历完整个散列表。

5. 为了实现二次探测，可以定义一个步长函数，根据当前探测的次数来计算下一个探测的位置。常见的步长函数包括线性探测、平方探测和双散列等。

6. 重复步骤4和步骤5，直到找到一个空位置，然后将键值对存储在该位置。

7. 当查找一个键时，使用相同的哈希函数计算键的索引位置。如果该位置为空，则说明键不存在于散列表中。

8. 如果该位置不为空，则比较键的值与存储在该位置的键的值。如果它们相等，则找到了目标键。

9. 如果它们不相等，则使用相同的步长函数来继续探测下一个位置，直到找到目标键或者遍历完整个散列表。

10. 如果遍历完整个散列表仍然没有找到目标键，则说明目标键不存在于散列表中。

下面是一个使用二次探测解决冲突的散列表的示例代码：

class HashTable:
    def __init__(self, size):
        self.size = size
        self.table = [None] * size

    def hash_function(self, key):
        return hash(key) % self.size

    def insert(self, key, value):
        index = self.hash_function(key)
        if self.table[index] is None:
            self.table[index] = (key, value)
        else:
            step = 1
            while True:
                new_index = (index + step**2) % self.size
                if self.table[new_index] is None:
                    self.table[new_index] = (key, value)
                    break
                step += 1

    def search(self, key):
        index = self.hash_function(key)
        if self.table[index] is None:
            return None
        elif self.table[index][0] == key:
            return self.table[index][1]
        else:
            step = 1
            while True:
                new_index = (index + step**2) % self.size
                if self.table[new_index] is None:
                    return None
                elif self.table[new_index][0] == key:
                    return self.table[new_index][1]
                step += 1

# 创建一个大小为10的散列表
hash_table = HashTable(10)

# 插入键值对
hash_table.insert('apple', 5)
hash_table.insert('banana', 10)
hash_table.insert('orange', 15)

# 查找键的值
print(hash_table.search('apple'))  # 输出：5
print(hash_table.search('banana'))  # 输出：10
print(hash_table.search('orange'))  # 输出：15
print(hash_table.search('grape'))  # 输出：None