基于散列表的工作原理,采用除留余数法H(key) = key % p (p<m) 作为散列函数,采用链地址法处理冲突,实现散列查找算法,根据自动生成包含数百、数千、数万正整数的正整数集合构造散列表,测量不同规模散列表的平均查找长度;
时间: 2023-09-10 19:04:52 浏览: 49
### 回答1:
散列表是一种常见的数据结构,用于实现字典、符号表等功能。散列表的基本思想是通过将键值映射到数组的索引上,从而快速地查找对应的值。
散列函数H(key)将关键字key映射到数组下标上,采用除留余数法可以保证散列函数的结果落在数组的范围内。其中,p是小于数组大小m的质数,通常选择离m最近的质数作为p的值。
当不同的关键字映射到同一个散列值时,就会发生冲突。链地址法是一种解决冲突的方法,即在同一个散列值上维护一个链表,存储所有映射到该散列值的关键字和对应的值。这样,查找时只需要遍历链表即可。
构造散列表的过程可以分为两步:首先,将所有的关键字按照散列函数的结果映射到数组上;其次,对于发生冲突的关键字,采用链地址法解决冲突。
测量不同规模散列表的平均查找长度的方法是,对于每个散列表,随机生成一些关键字,并计算这些关键字的查找次数之和。最终,将查找次数之和除以关键字数量,即可得到平均查找长度。
需要注意的是,散列表的效率受到散列函数的质量、冲突处理方法、数组大小等因素的影响。在实际应用中,需要根据具体情况进行调整和优化。
### 回答2:
散列表是一种常用的数据结构,用于解决快速查找的问题。它的很多实现方式,其中一种是基于散列函数和链地址法。
散列表的工作原理是利用散列函数将关键字映射为一个地址,将数据存储在对应地址处。当需要查找一个关键字时,通过散列函数确定地址,然后在该地址处进行查找。
在这个问题中,采用除留余数法作为散列函数,即将关键字对一个较小的数p取余。这样可以将关键字映射为一个0到p-1的整数,作为地址。
而采用链地址法处理冲突,当出现关键字映射到同一个地址时,通过链表将这些关键字连接在一起。这样,在查找时,首先通过散列函数确定地址,再在该地址处的链表中查找关键字。
为了测量不同规模散列表的平均查找长度,我们可以按照以下步骤进行:
1. 首先,根据自动生成的包含数百、数千、数万正整数的正整数集合,构造散列表。根据给定的散列函数,将每个关键字映射为一个地址,并将对应的数据存储在该地址处的链表中。
2. 接下来,对于每个要查找的关键字,通过散列函数确定地址,然后在对应地址处的链表中进行查找。记录每次查找的长度。
3. 最后,将所有查找的长度累加,并除以查找次数,得到平均查找长度。
通过以上步骤,我们可以测量不同规模散列表的平均查找长度。这样可以评估散列表的性能,并比较不同规模下的效率。
### 回答3:
散列表是一种用于快速查找数据的数据结构。它采用散列函数将关键字映射到散列值,然后将散列值作为索引存储在散列表中。基于散列表的工作原理是根据关键字通过散列函数计算出散列值,然后将数据存储在散列值对应的位置。当进行查找时,通过散列函数计算关键字的散列值,然后在散列表中查找对应位置的元素。
采用除留余数法H(key) = key % p (p<m) 作为散列函数,意味着将关键字除以p,并取余数作为散列值。这样的散列函数具有简单、快速的特点,适用于正整数的情况。
采用链地址法处理冲突是指当不同的关键字通过散列函数计算出相同的散列值时,将它们存储在同一个链表中。这样,冲突的数据可以通过链表的方式存储在散列表中。
为了实现散列查找算法,我们可以根据自动生成的包含数百、数千、数万正整数的正整数集合构造散列表。首先,根据散列函数将每个正整数计算得到散列值,并将其存储在对应的位置。如果发生冲突,则将数据以链表的形式连接在该位置。
为了测量不同规模散列表的平均查找长度,我们可以利用散列表的查找算法来进行查找操作,并记录查找的次数。然后,将所有查找次数相加,并除以正整数集合的大小,得到平均查找长度。
总之,基于散列表的工作原理是通过散列函数将关键字映射到散列值,并将数据存储在散列表中。采用除留余数法作为散列函数,链地址法处理冲突。通过使用包含不同规模正整数的正整数集合构造散列表,并测量平均查找长度,我们可以评估散列表的效率和性能。