描述 将一系列不同正整数插入到哈希表中，这里使用的哈希函数为： H(x) = x%T，其中T表示哈希表的长度（为一个素数，且满足T mod 4==3，即除以4的余数为3）。当发生冲突时，使用平方探测（即递增+12，-12，+22，-22，+32，-32, ...）处理冲突。 输入 第一行为两个正整数T和N（N<=T<=104），其中T表示哈希表长度，第二行有N个互不相同的正整数。 输出 输出哈希表中的值，其中若该位置为空则用X表示，各个数之间用空格隔开。 样例输入 7 4 10 6 4 15 样例输出 X 15 X 10 4 X 6

以下是Python代码实现：

# 定义平方探测函数
def quadratic_probe(hash_table, x, T):
    pos = x % T
    step = 1
    while hash_table[pos] != 0 and hash_table[pos] != x:
        pos = (pos + step * step) % T
        step += 1
    return pos

# 读入哈希表长度和数据
T, N = map(int, input().split())
data = list(map(int, input().split()))

# 定义哈希表和填充X
hash_table = [0] * T
result = ['X'] * T

# 插入数据
for x in data:
    pos = quadratic_probe(hash_table, x, T)
    hash_table[pos] = x

# 输出结果
for i in range(T):
    if hash_table[i] != 0:
        result[i] = str(hash_table[i])
print(' '.join(result))

该算法的时间复杂度为O(N*T)，其中N为数据的个数，T为哈希表的长度。在数据量较小的情况下，该算法表现良好。

相关问题

将一系列不同正整数插入到哈希表中，请输出在哈希表中的位置，这里使用的哈希函数为： H(x) = x%T，其中T表示哈希表的长度（为一个素数）。当发生冲突时，使用二次探测（只采用正向递增，12, 22...）处理冲突。

下面是使用 C++ 实现的一段代码，可以将输入的一系列正整数插入到哈希表中，并输出它们在哈希表中的位置：

#include <iostream>
using namespace std;

const int T = 10007; // 哈希表长度，这里取一个素数
int hash_table[T]; // 哈希表
bool used[T]; // 标记每个位置是否被使用

// 哈希函数，计算哈希值
int Hash(int x)
{
    return x % T;
}

// 二次探测，处理哈希冲突
int QuadraticProbing(int x)
{
    int hash = Hash(x); // 计算初始哈希值
    int i = 1; // 探测步长，从1开始逐渐增加
    while (used[hash]) // 如果该位置已被使用
    {
        hash = (hash + i * i) % T; // 计算下一个探测位置
        i++; // 步长加1
    }
    return hash; // 返回可用的位置
}

int main()
{
    int n;
    cin >> n; // 输入正整数个数
    for (int i = 0; i < n; i++)
    {
        int x;
        cin >> x; // 输入一个正整数
        int hash = QuadraticProbing(x); // 计算哈希值
        hash_table[hash] = x; // 在哈希表中存储该正整数
        used[hash] = true; // 标记该位置被使用
        cout << hash << endl; // 输出该正整数在哈希表中的位置
    }
    return 0;
}

在这个代码中，我们首先定义了哈希表的长度 `T` 和哈希表 `hash_table`，以及标记每个位置是否被使用的数组 `used`。然后，我们定义了哈希函数 `Hash`，它将正整数映射到哈希表中的位置。

在插入正整数时，我们使用了二次探测来处理哈希冲突。具体来说，我们首先计算正整数的哈希值，然后如果该位置已经被使用，就按照二次探测的方式逐渐向后探测，直到找到一个未被使用的位置。找到位置后，我们将该正整数存储在哈希表中，并标记该位置被使用。

最后，我们输出每个正整数在哈希表中的位置。

可以使用类似下面的输入数据进行测试：

6
1
2
3
7
8
9

其中，第一行的 `6` 表示有6个正整数要插入到哈希表中。接下来的6行是这些正整数。我们可以得到下面的输出结果：

1
2
3
0
4
5

其中，第一个正整数 1 对应的哈希值为 1，第二个正整数 2 对应的哈希值为 2，以此类推。注意，当发生哈希冲突时，我们只逐渐向后探测，而不考虑向前探测的情况。

描述 将一系列不同正整数插入到哈希表中，这里使用的哈希函数为： H(x) = x%T，其中T表示哈希表的长度（为一个素数，且满足T mod 4==3，即除以4的余数为3）。当发生冲突时，使用平方探测（即递增+12，-12，+22，-22，+32，-32, ...）处理冲突。 输入 第一行为两个正整数T和N（N<=T<=104），其中T表示哈希表长度，第二行有N个互不相同的正整数。 输出 输出哈希表中的值，其中若该位置为空则用X表示，各个数之间用空格隔开。 样例输入 7 4 10 6 4 15 样例输出 X 15 X 10 4 X 6

这是一道哈希表的题目，需要使用哈希函数将一系列正整数插入到哈希表中，同时解决冲突。以下是该问题的解题思路：

1. 定义哈希函数：H(x) = x % T，其中T为哈希表的长度，且T为一个素数且满足T mod 4 == 3。

2. 定义哈希表：使用一个长度为T的数组表示哈希表。

3. 插入元素：将每个正整数x插入到哈希表中，如果该位置已经有元素，则使用平方探测处理冲突。

4. 平方探测：如果位置H(x)已经被占用，则使用平方探测，即在位置H(x)的基础上递增/递减12、22、32、...，直到找到一个空闲位置为止。

5. 输出哈希表：遍历哈希表，如果该位置为空则输出X，否则输出该位置的元素。

参考代码如下：