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

时间: 2024-03-07 17:49:14 浏览: 125
以下是Python代码实现: ```python # 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: ```c++ #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。

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。

根据题目描述,我们需要实现一个哈希表,并使用平方探测来处理冲突。具体实现如下: ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #define TABLE_SIZE 10007 typedef struct Node { int value; int is_occupied; } Node; typedef struct HashTable { Node* buckets; int size; } HashTable; // 哈希函数 int hash(int value, int table_size) { return value % table_size; } // 平方探测 int quadratic_probe(int hash_value, int i, int table_size) { int offset = i * i; int sign = i % 2 == 0 ? -1 : 1; return (hash_value + sign * offset) % table_size; } // 创建哈希表 HashTable* createHashTable(int size) { HashTable* table = malloc(sizeof(HashTable)); table->buckets = calloc(size, sizeof(Node)); table->size = size; return table; } // 插入值 void insertValue(HashTable* table, int value) { int hash_value = hash(value, table->size); int i = 0; while (i < table->size) { int index = quadratic_probe(hash_value, i, table->size); if (!table->buckets[index].is_occupied) { table->buckets[index].value = value; table->buckets[index].is_occupied = 1; break; } i++; } } // 查找值 int findValue(HashTable* table, int value) { int hash_value = hash(value, table->size); int i = 0; while (i < table->size) { int index = quadratic_probe(hash_value, i, table->size); if (table->buckets[index].is_occupied && table->buckets[index].value == value) { return index; } i++; } return -1; } // 销毁哈希表 void destroyHashTable(HashTable* table) { free(table->buckets); free(table); } int main() { int t, n; scanf("%d%d", &t, &n); HashTable* table = createHashTable(t); for (int i = 0; i < n; i++) { int value; scanf("%d", &value); insertValue(table, value); } for (int i = 0; i < t; i++) { if (table->buckets[i].is_occupied) { printf("%d ", table->buckets[i].value); } else { printf("X "); } } printf("\n"); destroyHashTable(table); return 0; } ``` 在这个实现中,我们使用`Node`结构体表示哈希表的每个桶,它包含一个整数值和一个布尔值,布尔值表示该桶是否被占用。在插入值时,我们使用哈希函数计算出值的哈希值,然后使用平方探测来找到一个空闲的桶,并将值插入该桶。在查找值时,我们同样使用哈希函数和平方探测来找到存储该值的桶。在销毁哈希表时,我们释放分配的内存。 最后,我们遍历哈希表的所有桶,并输出相应的值或者`X`。
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