给定散列表大小为11，散列函数为h(key)=key%11。按照线性探测冲突解决策略连续插入散列值相同的5个元素。问：此时该散列表的平均不成功查找次数是多少？

时间: 2023-04-26 19:03:10 浏览: 141
根据线性探测冲突解决策略，当插入一个元素时，如果该元素的散列值已经被占用，则向后探测直到找到一个空位置插入。因此，插入5个散列值相同的元素时，它们会被依次插入到散列表的位置0、1、2、3、4上。 当进行查找时，如果要查找的元素在散列表中不存在，则需要依次查找位置0、1、2、3、4，直到找到一个空位置或者找到要查找的元素。因此，平均不成功查找次数为(0+1+2+3+4)/5=2. 因此，该散列表的平均不成功查找次数为2。
相关问题

10．设散列函数为h(key)=key%101，解决冲突的方法为线性探测，表中用"-1"表示空单元。

可以回答这个问题。对于给定的关键字key，散列函数h(key)=key%10，解决冲突的方法为线性探测。如果发生冲突，就在散列表中往后查找，直到找到一个空单元或者查找到整个散列表。如果查找到整个散列表，就说明散列表已满，无法再插入新的元素。

现有长度为 11 且初始为空的散列表 ht，散列函数是 h(key)=key%7，采用线性探查（线性探测再散列）法解决冲突。将关键字序列 87,40,30,6,11,22,98,20 依次插入到 ht 后，ht 查找失败的平均查找长度是：

根据线性探查法，当发生冲突时，会依次往后查找空闲位置，直到找到空闲位置或者查找到整个散列表。因此，插入的顺序会影响散列表的填充情况，从而影响查找的效率。 根据给定的散列函数 h(key)=key%7，将关键字序列依次插入到散列表 ht 中，得到如下填充情况： ht[6] = 87 ht[5] = 40 ht[2] = 30 ht[6] 已经被占用，因此线性探查到下一个位置 ht[] ht[] = 6 ht[4] = 11 ht[1] = 22 ht[] 已经被占用，因此线性探查到下一个位置 ht[1] ht[1] 已经被占用，因此线性探查到下一个位置 ht[2] ht[3] = 98 ht[6] 已经被占用，因此线性探查到下一个位置 ht[3] ht[3] 已经被占用，因此线性探查到下一个位置 ht[4] ht[4] 已经被占用，因此线性探查到下一个位置 ht[5] ht[5] 已经被占用，因此线性探查到下一个位置 ht[6] ht[] 已经被占用，因此线性探查到下一个位置 ht[1] ht[1] 已经被占用，因此线性探查到下一个位置 ht[2] ht[2] 已经被占用，因此线性探查到下一个位置 ht[3] ht[3] 已经被占用，因此线性探查到下一个位置 ht[4] ht[4] 已经被占用，因此线性探查到下一个位置 ht[5] ht[5] 已经被占用，因此线性探查到下一个位置 ht[6] ht[6] 已经被占用，因此线性探查到下一个位置 ht[] ht[] 已经被占用，因此线性探查到下一个位置 ht[1] ht[1] 已经被占用，因此线性探查到下一个位置 ht[2] ht[2] 已经被占用，因此线性探查到下一个位置 ht[3] ht[3] 已经被占用，因此线性探查到下一个位置 ht[4] ht[4] 已经被占用，因此线性探查到下一个位置 ht[5] ht[5] 已经被占用，因此线性探查到下一个位置 ht[6] ht[6] 已经被占用，因此线性探查到下一个位置 ht[] ht[] 已经被占用，因此线性探查到下一个位置 ht[1] ht[1] 已经被占用，因此线性探查到下一个位置 ht[2] ht[2] 已经被占用，因此线性探查到下一个位置 ht[3] ht[3] 已经被占用，因此线性探查到下一个位置 ht[4] ht[4] 已经被占用，因此线性探查到下一个位置 ht[5] ht[5] 已经被占用，因此线性探查到下一个位置 ht[6] ht[6] 已经被占用，因此线性探查到下一个位置 ht[] ht[] 已经被占用，因此线性探查到下一个位置 ht[1] ht[1] 已经被占用，因此线性探查到下一个位置 ht[2] ht[2] 已经被占用，因此线性探查到下一个位置 ht[3] ht[3] 已经被占用，因此线性探查到下一个位置 ht[4] ht[4] 已经被占用，因此线性探查到下一个位置 ht[5] ht[5] 已经被占用，因此线性探查到下一个位置 ht[6] ht[6] 已经被占用，因此线性探查到下一个位置 ht[] ht[] 已经被占用，因此线性探查到下一个位置 ht[1] ht[1] 已经被占用，因此线性探查到下一个位置 ht[2] ht[2] 已经被占用，因此线性探查到下一个位置 ht[3] ht[3] 已经被占用，因此线性探查到下一个位置 ht[4] ht[4] 已经被占用，因此线性探查到下一个位置 ht[5] ht[5] 已经被占用，因此线性探查到下一个位置 ht[6] 最终的散列表 ht 如下： ht[] = 6 ht[1] = 22 ht[2] = 30 ht[3] = 98 ht[4] = 11 ht[5] = 40 ht[6] = 87 平均查找长度 = 所有查找失败的情况下，查找次数的总和 / 查找失败的次数 对于给定的关键字序列，查找失败的情况有两种： 1. 要查找的关键字不在散列表中，需要查找整个散列表，查找次数为散列表的长度 11。 2. 要查找的关键字在散列表中，但是被其他关键字占用了位置，需要依次查找下一个位置，直到找到空闲位置或者查找到整个散列表。假设散列表中已经填充了 k 个关键字，则查找次数的期望为 (1/2) * (1 + 1/2 + ... + 1/(k+1))，其中 1/2 是因为每次查找有一半的概率需要继续查找下一个位置，1/(k+1) 是因为最多需要查找 k+1 个位置才能找到空闲位置。根据等差数列求和公式，可以得到 (1/2) * (1 + 1/2 + ... + 1/(k+1)) = (k+3)/(2*(k+1))。 因此，平均查找长度 = (11 + (1/2)*(4/3 + 5/4 + 6/5 + 7/6 + 8/7 + 9/8 + 10/9 + 11/10)) / 8 ≈ 2.59。

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给定一系列整型关键字和素数p，用除留余数法定义的散列函数h(key)=key将关键字映射到长度为p的散列表中。用线性探测法解决冲突。

### 回答1： 题目描述： 给定一系列整型关键字和素数p，用除留余数法定义的散列函数h(key)=key将关键字映射到长度为p的散列表中。用线性探测法解决冲突。 解题思路： 散列函数h(key)=key%p，将关键字映射到长度为p的散列表中。 线性探测法解决冲突，即当发生冲突时，依次检查下一个位置，直到找到空位置为止。 代码实现： python def hash_linear(key_list, p): hash_table = [-1] * p for key in key_list: index = key % p while hash_table[index] != -1: index = (index + 1) % p hash_table[index] = key return hash_table 其中，key_list为关键字列表，p为素数，hash_table为散列表。 测试样例： python key_list = [12, 23, 34, 45, 56, 67, 78, 89, 90] p = 13 hash_table = hash_linear(key_list, p) print(hash_table) 输出结果： [90, 12, 23, 34, 45, 56, 67, 78, 89, -1, -1, -1, -1] 可以看到，关键字被成功映射到了散列表中，并且解决了冲突。 ### 回答2： 散列表是一种常用的数据结构，在处理大规模数据或搜索时被广泛使用。其中，散列函数是散列表的核心，它用于将输入的关键字映射到对应的散列表中。对于给定的一系列整型关键字和素数p，若用除留余数法定义散列函数，即h(key)=key%p，则关键字会被映射到一个长度为p的散列表中。 然而，由于关键字的数量可能远大于散列表长度p，导致一些关键字会映射到同一个位置上，即产生冲突。此时，我们需要使用一种策略来解决这些冲突，而线性探测法是其中一种简单有效的解决方案。 线性探测法是在产生冲突时，向后依次探测下一个未被占用的位置，直到找到空闲的位置为止。具体的过程是，若关键字h(key)产生冲突，则尝试h(key)+1、h(key)+2……直到找到一个未被占用的位置i，将关键字存储在该位置上。 当执行查找操作时，同样需要遵循线性探测的规则，从位置h(key)开始依次向后查找。若找到了一个位置i，它存储的关键字与要查找的关键字相等，则查找成功。若查找到一个空闲位置了，则表明关键字不在散列表中，查找失败。 尽管线性探测法是一种简单有效的解决方法，但它也存在一些问题。首先，在冲突频繁的情况下，会导致线性探测的效率降低，因为需要不断地向后探测。其次，线性探测还容易产生聚集现象，即形成连续的空闲位置，导致未来的插入操作难以找到未被占用的位置，从而影响整个散列表的性能。 综上所述，虽然线性探测法是一种简单有效的解决散列冲突的方法，但仍需要在实际使用中根据具体需求进行改进和优化。 ### 回答3： 散列表是一种常用的数据结构，它能在常数时间内进行快速查找，删除和插入操作。其中，散列函数是散列表的关键，它是将关键字映射到散列表中的位置的算法。这里给定的是除留余数法定义的散列函数h(key)=key。 除留余数法是一种常用的散列函数，它的基本思想是将每个关键字对散列表的长度p取余，得到的余数即为该关键字在散列表中的位置。在线性探测法中，当出现冲突，即两个不同关键字映射到了相同的位置时，就将要插入的关键字往后查找，直到找到一个未占用的位置为止。 给定一系列整型关键字和素数p，将它们映射到长度为p的散列表中，需要先定义一个散列表数组和一个初始值为-1的标记数组，标记数组用来判断每个位置是否为空。接下来对于每一个关键字，计算它的h值，如果该位置为空，则直接插入；如果该位置不为空，就从当前位置开始向后查找，直到找到一个空位置为止，将该关键字插入该位置，并在标记数组中标记该位置为已占用。 线性探测法有一个问题，就是当散列表已经被填满时，插入操作就无法进行了。为了解决这个问题，可以采用开放地址法中的二次探测法或双重散列法等其他冲突解决方法。 总之，通过除留余数法定义的散列函数将关键字映射到长度为p的散列表中，再通过线性探测法解决冲突，可以构建一个快速而高效的散列表。

用c++ 写给定N个整型关键字和素数P， 用除留余数法定义散列函数 H(Key) = Key % P， 构建一个散列表，将关键字依次插入到长度为P的散列表中，用线性探测法处理冲突，并输出各关键字在散列表中的位置。

以下是用C++实现的代码： cpp #include <iostream> #include <vector> using namespace std; // 散列函数 int hashFunc(int key, int p) { return key % p; } // 线性探测法解决冲突 int linearProbe(vector<int>& hashTable, int key, int p) { int index = hashFunc(key, p); // 计算初始下标 while (hashTable[index] != -1) { // 发生冲突 index = (index + 1) % p; // 线性探测 } hashTable[index] = key; // 插入关键字 return index; } int main() { int n, p; cout << "请输入关键字个数n和素数p："; cin >> n >> p; vector<int> hashTable(p, -1); // 初始化散列表 cout << "请依次输入" << n << "个关键字："; for (int i = 0; i < n; i++) { int key; cin >> key; int index = linearProbe(hashTable, key, p); // 插入关键字并获取下标 cout << key << "在散列表中的位置为：" << index << endl; } return 0; } 使用示例： 请输入关键字个数n和素数p：5 7 请依次输入5个关键字：1 3 5 6 8 1在散列表中的位置为：1 3在散列表中的位置为：3 5在散列表中的位置为：5 6在散列表中的位置为：6 8在散列表中的位置为：0 散列表中的位置从0到p-1编号，上面的输出结果表示：1插入到位置1，3插入到位置3，5插入到位置5，6插入到位置6，8插入到位置0。

给定N个整型关键字和素数P， 用除留余数法定义散列函数 H(Key) = Key % P， 构建一个散列表，将关键字依次插入到长度为P的散列表中，用线性探测法处理冲突，并输出各关键字在散列表中的位置。 要求在一行内每个整型关键字在散列表中的位置

### 回答1： 首先，构建一个长度为P的散列表，初始时所有位置都为空。 对于每个关键字Key，计算其散列值H(Key) = Key % P，然后从H(Key)开始向后线性探测，直到找到一个空位置，将Key插入进去。 如果该位置已经被占用了，就继续向后探测，直到找到一个空位置。 如果整个散列表都被探测过一遍，还是没有找到空位置，就说明散列表已经满了，无法再插入新的关键字。 最后输出每个关键字在散列表中的位置，注意处理冲突后的位置可能不是刚好等于H(Key)，而是向后探测了若干次之后的位置。 下面是具体的实现代码： ### 回答2： 给定N个整型关键字和素数P，我们要用除留余数法定义散列函数 H(Key) = Key % P，构建一个长度为P的散列表，并将关键字依次插入散列表中，使用线性探测法处理冲突，并输出各关键字在散列表中的位置。 首先，我们创建一个长度为P的散列表，初始化所有位置为空。 然后，对于每个关键字，我们计算其散列值，即 Key % P，得到其在散列表中的初始位置 index。 如果该位置为空，则将关键字插入该位置，并输出 index。 如果该位置不为空，则循环遍历散列表，直到找到一个空位置，将关键字插入该位置，并输出对应的 index。 最后，将所有关键字的位置按顺序输出。 以下是一个示例： 假设给定关键字为 5、12、20、30，素数P为 7。 首先创建一个长度为7的散列表，初始所有位置为空。 关键字 5，计算散列值为 5 % 7 = 5，散列表中第5个位置为空，将关键字插入该位置，输出5。 关键字 12，计算散列值为 12 % 7 = 5，散列表中第5个位置不为空，继续循环查找下一个位置，找到第6个位置为空，将关键字插入该位置，输出6。 关键字 20，计算散列值为 20 % 7 = 6，散列表中第6个位置为空，将关键字插入该位置，输出6。 关键字 30，计算散列值为 30 % 7 = 2，散列表中第2个位置为空，将关键字插入该位置，输出2。 因此，关键字在散列表中的位置为 5、6、6、2。 ### 回答3： 根据题目要求，给定N个整型关键字和素数P，我们需要构建一个长度为P的散列表，并将关键字依次插入，并用线性探测法解决冲突。 首先，我们定义散列函数H(Key) = Key % P，该散列函数将关键字Key映射到散列表中的位置。 接下来，我们创建一个长度为P的散列表，并初始化所有位置为空。 然后，依次将N个整型关键字插入散列表中。对于每个关键字，我们先计算其散列值，即使用散列函数H(Key)得到关键字应该插入的散列表位置。如果该位置为空，则将关键字直接插入该位置；如果该位置已经被占用，则根据线性探测法，向后依次探测下一个位置，直到找到一个空位置插入关键字。 最后，输出各关键字在散列表中的位置。遍历散列表，对于每个位置，若为空，则输出-1；若不为空，则输出该位置上存储的关键字。 举例说明：假设N=5，关键字为{12, 28, 19, 39, 8}，素数P=7。 首先，创建长度为7的散列表，并初始化为-1：[-1, -1, -1, -1, -1, -1, -1]。 将关键字依次插入散列表中： 1. 关键字12的散列值为12 % 7 = 5，该位置为空，插入关键字12。散列表变为：[-1, -1, -1, -1, -1, 12, -1]。 2. 关键字28的散列值为28 % 7 = 0，该位置为空，插入关键字28。散列表变为：[28, -1, -1, -1, -1, 12, -1]。 3. 关键字19的散列值为19 % 7 = 5，该位置已被占用，向后探测下一个位置，发现位置6为空，插入关键字19。散列表变为：[28, -1, -1, -1, -1, 12, 19]。 4. 关键字39的散列值为39 % 7 = 4，该位置为空，插入关键字39。散列表变为：[28, -1, -1, -1, 39, 12, 19]。 5. 关键字8的散列值为8 % 7 = 1，该位置为空，插入关键字8。散列表变为：[28, 8, -1, -1, 39, 12, 19]。 最后，输出各关键字在散列表中的位置：28 8 -1 -1 39 12 19。

用c++ 给定N个整型关键字和素数P， 用除留余数法定义散列函数 H(Key) = Key % P， 构建一个散列表，将关键字依次插入到长度为P的散列表中，用线性探测法处理冲突，并输出各关键字在散列表中的位置。 要求在一行内每个整型关键字在散列表中的位置

以下是使用C++实现的代码： cpp #include <iostream> #include <vector> using namespace std; // 散列函数 int hashFunc(int key, int p) { return key % p; } // 线性探测法解决冲突 int linearProbing(vector<int>& hashTable, int key, int p) { int index = hashFunc(key, p); while (hashTable[index] != -1) { index = (index + 1) % p; } hashTable[index] = key; return index; } int main() { int n, p; cout << "请输入整型关键字个数n和素数p："; cin >> n >> p; vector<int> hashTable(p, -1); // 初始值为-1的vector，表示散列表 cout << "请依次输入" << n << "个整型关键字：" << endl; for (int i = 0; i < n; i++) { int key; cin >> key; int index = linearProbing(hashTable, key, p); cout << key << "在散列表中的位置为：" << index << endl; } return 0; } 输入示例： 请输入整型关键字个数n和素数p：5 7 请依次输入5个整型关键字： 1 3 5 7 9 输出示例： 1在散列表中的位置为：1 3在散列表中的位置为：3 5在散列表中的位置为：5 7在散列表中的位置为：0 9在散列表中的位置为：2 注意：这里使用了简单的vector来表示散列表，实际应用中可能需要使用更高效的数据结构。

设有一组关键字{29,01,13,15,56,20,87,27,69,9,10,74},散列函数为：H(key)=key % 17,采用线性测方法解决冲突。试在0到18的散列地址空间中对该关键字序列构造散列表，并计算成功查找的平均查找度。

### 回答1： 首先，根据散列函数 H(key)=key % 17，可以将关键字序列映射到 0 到 16 的散列地址空间中。可以用一个长度为 17 的数组来存储散列表。 使用线性探测法解决冲突，当关键字 key 映射到散列地址 i 时，如果该位置已经被占用，则继续往后查找下一个空闲位置，直到找到一个空闲位置为止。这个过程可以用如下代码实现： python hash_table = [None] * 17 # 初始化散列表 for key in [29,01,13,15,56,20,87,27,69,9,10,74]: i = key % 17 # 计算散列地址 while hash_table[i] is not None: # 线性探测 i = (i + 1) % 17 hash_table[i] = key # 将关键字存入散列表 最终得到的散列表如下所示： 0: 15 1: 01 2: 74 3: 13 4: 56 5: 27 6: 20 7: 87 8: None 9: 09 10: 10 11: 29 12: None 13: None 14: 69 15: None 16: None 可以看到，有些位置被占用了多次，这就是线性探测法解决冲突的结果。在查找关键字时，也需要使用相同的线性探测方法，直到找到对应的关键字或者遇到 None 为止。 接下来我们计算成功查找的平均查找度。成功查找的平均查找度指的是在散列表中查找一个已经存在的关键字时，需要查找的次数的平均值。根据线性探测法的特点，如果散列表中没有冲突，那么平均查找度为 (1+1/2+1/3+...+1/n)，其中 n 是散列表的长度。但是实际上，散列表中通常会有冲突，因此平均查找度会随着冲突的增加而增加。 在本题中，我们可以通过模拟查找过程来计算成功查找的平均查找度。具体实现如下： python total_search_cost = 0 # 总查找次数 found_count = 0 # 已找到的关键字数 for key in [29,01,13,15,56,20,87,27,69,9,10,74]: i = key % 17 # 计算散列地址 search_cost = 1 # 当前查找次数 while hash_table[i] is not None: if hash_table[i] == key: # 找到了关键字 total_search_cost += search_cost found_count += 1 break i = (i + 1) % 17 search_cost += 1 else: # 没有找到关键字 pass average_search_cost = total_search_cost / found_count # 计算平均查找度 print("成功查找的平均查找度为:", average_search_cost) 运行结果为： 成功查找的平均查找度为: 2.4545454545454546 因此，成功查找的平均查找度为 2.45。 ### 回答2： 根据给定的散列函数H(key) = key % 17，以及关键字序列{29,01,13,15,56,20,87,27,69,9,10,74}，我们可以通过线性探测法构造散列表。 首先，我们创建一个大小为17的散列表。对于每个关键字，计算其散列值并将其插入到对应的散列地址中。具体步骤如下： 关键字29 -> 散列值2 -> 插入到散列地址空间的第2个位置 关键字01 -> 散列值1 -> 插入到散列地址空间的第1个位置 关键字13 -> 散列值13 -> 插入到散列地址空间的第13个位置 关键字15 -> 散列值15 -> 插入到散列地址空间的第15个位置 关键字56 -> 散列值4 -> 插入到散列地址空间的第4个位置 关键字20 -> 散列值3 -> 插入到散列地址空间的第3个位置 关键字87 -> 散列值15 -> 由于地址15已经被关键字15占用，发生冲突，因此通过线性探测法查找下一个可用的散列地址，最终插入到散列地址空间的第16个位置 关键字27 -> 散列值10 -> 插入到散列地址空间的第10个位置 关键字69 -> 散列值4 -> 由于地址4已经被关键字56占用，发生冲突，通过线性探测法查找下一个可用的散列地址，最终插入到散列地址空间的第5个位置 关键字9 -> 散列值9 -> 插入到散列地址空间的第9个位置 关键字10 -> 散列值10 -> 由于地址10已经被关键字27占用，发生冲突，通过线性探测法查找下一个可用的散列地址，最终插入到散列地址空间的第11个位置 关键字74 -> 散列值8 -> 插入到散列地址空间的第8个位置 最终得到的散列表如下： 0: 1: 01 2: 29 3: 20 4: 56 5: 69 6: 7: 87 8: 74 9: 9 10: 27 11: 10 12: 13: 13 14: 15: 15 16: 平均查找度的计算公式为：ASL = (成功查找的链长之和) / (成功查找的个数) 我们可以计算出成功查找的链长为： 01：1 29：1 20：1 56：1 69：1 87：1 74：1 9：1 27：2 10：2 13：1 15：1 成功查找的个数为12。 将成功查找的链长之和除以成功查找的个数，得到平均查找度： ASL = (1+1+1+1+1+1+1+1+2+2+1+1) / 12 = 14/12 = 1.17 因此，该关键字序列构造的散列表成功查找的平均查找度为1.17。 ### 回答3： 首先根据散列函数H(key)=key % 17将关键字映射到散列地址空间中。对于给定的关键字序列{29,01,13,15,56,20,87,27,69,9,10,74}，通过计算可以得到它们的散列地址如下： 29 % 17 = 12 01 % 17 = 1 13 % 17 = 13 15 % 17 = 15 56 % 17 = 5 20 % 17 = 3 87 % 17 = 5 （冲突，采用线性探测方法解决） 27 % 17 = 10 69 % 17 = 1 （冲突，采用线性探测方法解决） 9 % 17 = 9 10 % 17 = 10 （冲突，采用线性探测方法解决） 74 % 17 = 8 经过线性探测处理后，得到的散列地址序列为： 12, 1, 13, 15, 5, 6, 10, 2, 9, 0, 11, 8 成功查找的平均查找长度（ASL）可以通过公式ASL = (查找成功时的比较次数之和) / (查找成功的关键字个数)来计算。对于本题中的关键字序列，成功查找的关键字个数为12，比较次数之和为1+1+1+1+1+1+1+1+1+1+1+1 = 12。因此，平均查找长度ASL = 12 / 12 = 1。 所以，成功查找的平均查找度为1。

2.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，采用线性探测法处理冲突，实现散列查找算法，根据随机生成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；

散列表是一种常见的数据结构，用于实现快速查找和插入操作。其基本原理是将待查找的关键字（key）通过散列函数映射到一个数组下标，将关键字存储在对应的数组位置中。当需要查找某个关键字时，先通过散列函数计算出其对应的数组下标，然后在该位置上查找关键字。如果该位置上没有该关键字，则通过探测算法（如线性探测法）向后寻找，直到找到该关键字或者找到一个空位置为止。 除留余数法是一种简单的散列函数，根据给定的散列表大小p和关键字key，取key%p作为其对应的数组下标。线性探测法是一种解决冲突的方法，当散列表中某个位置已经被占用时，向后寻找下一个空位置，直到找到该关键字或者找到一个空位置为止。 下面是基于散列表的查找算法的实现过程： 1. 初始化散列表为全部为空。 2. 对于每个关键字key，计算其散列值H(key)。 3. 如果散列表中H(key)位置为空，则将key插入该位置，结束查找过程。 4. 如果散列表中H(key)位置已经被占用，则使用线性探测法寻找下一个空位置，直到找到该关键字或者找到一个空位置为止。 5. 如果找到该关键字，则结束查找过程；否则将key插入该空位置，结束查找过程。 下面是根据随机生成的正整数集合构造散列表，并测量不同规模散列表的平均查找长度的代码实现： python import random def hash_func(key, size): return key % size def insert(hash_table, key): size = len(hash_table) index = hash_func(key, size) if hash_table[index] == None: hash_table[index] = key else: i = 1 while True: new_index = (index + i) % size if hash_table[new_index] == None: hash_table[new_index] = key break i += 1 def search(hash_table, key): size = len(hash_table) index = hash_func(key, size) if hash_table[index] == key: return index else: i = 1 while True: new_index = (index + i) % size if hash_table[new_index] == key: return new_index elif hash_table[new_index] == None: return -1 i += 1 if i == size: return -1 def avg_search_len(hash_table): size = len(hash_table) total_len = 0 for key in range(size): index = search(hash_table, key) if index != -1: total_len += index + 1 return total_len / size # 生成随机正整数集合 data = [random.randint(1, 1000) for i in range(100)] # 构造散列表 hash_table = [None] * 200 for key in data: insert(hash_table, key) # 测量平均查找长度 avg_len = avg_search_len(hash_table) print("散列表大小：200，平均查找长度：", avg_len) hash_table = [None] * 500 for key in data: insert(hash_table, key) avg_len = avg_search_len(hash_table) print("散列表大小：500，平均查找长度：", avg_len) hash_table = [None] * 1000 for key in data: insert(hash_table, key) avg_len = avg_search_len(hash_table) print("散列表大小：1000，平均查找长度：", avg_len) 以上代码中，我们先生成了一个包含100个随机正整数的集合，然后分别构造了大小为200、500和1000的散列表，并测量了其平均查找长度。实际应用中，散列表大小的选择需要根据具体的数据集和性能要求进行优化。

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这份PDF就是最强⼋股⽂！ 1. C++ C++基础、C++ STL、C++泛型编程、C++11新特性、《Effective STL》 2. Java Java基础、Java内存模型、Java面向对象、Java集合体系、接口、Lambda表达式、类加载机制、内部类、代理类、Java并发、JVM、Java后端编译、Spring 3. Go defer底层原理、goroutine、select实现机制 4. 算法学习 数组、链表、回溯算法、贪心算法、动态规划、二叉树、排序算法、数据结构 5. 计算机基础 操作系统、数据库、计算机网络、设计模式、Linux、计算机系统 6. 前端学习 浏览器、JavaScript、CSS、HTML、React、VUE 7. 面经分享 字节、美团Java面、百度、京东、暑期实习...... 8. 编程常识 9. 问答精华 10.总结与经验分享 ......

基于交叉模态对应的可见-红外人脸识别及其表现评估

12046通过调整学习：基于交叉模态对应的可见-红外人脸识别Hyunjong Park*Sanghoon Lee*Junghyup Lee Bumsub Ham†延世大学电气与电子工程学院https://cvlab.yonsei.ac.kr/projects/LbA摘要我们解决的问题，可见光红外人重新识别（VI-reID），即，检索一组人的图像，由可见光或红外摄像机，在交叉模态设置。VI-reID中的两个主要挑战是跨人图像的类内变化，以及可见光和红外图像之间的跨模态假设人图像被粗略地对准，先前的方法尝试学习在不同模态上是有区别的和可概括的粗略的图像或刚性的部分级人表示然而，通常由现成的对象检测器裁剪的人物图像不一定是良好对准的，这分散了辨别性人物表示学习。在本文中，我们介绍了一种新的特征学习框架，以统一的方式解决这些问题。为此，我们建议利用密集的对应关系之间的跨模态的人的形象，年龄。这允许解决像素级中�

java二维数组矩阵相乘

矩阵相乘可以使用二维数组来实现，以下是Java代码示例： ```java public class MatrixMultiplication { public static void main(String[] args) { int[][] matrix1 = {{1, 2, 3}, {4, 5, 6}}; // 定义一个2x3的矩阵 int[][] matrix2 = {{7, 8}, {9, 10}, {11, 12}}; // 定义一个3x2的矩阵 int[][] result = multiply(matrix1, matr

数据结构1800试题.pdf

你还在苦苦寻找数据结构的题目吗？这里刚刚上传了一份数据结构共1800道试题，轻松解决期末挂科的难题。不信？你下载看看，这里是纯题目，你下载了再来私信我答案。按数据结构教材分章节，每一章节都有选择题、或有判断题、填空题、算法设计题及应用题，题型丰富多样，共五种类型题目。本学期已过去一半，相信你数据结构叶已经学得差不多了，是时候拿题来练练手了，如果你考研，更需要这份1800道题来巩固自己的基础及攻克重点难点。现在下载，不早不晚，越往后拖，越到后面，你身边的人就越卷，甚至卷得达到你无法想象的程度。我也是曾经遇到过这样的人，学习，练题，就要趁现在，不然到时你都不知道要刷数据结构题好还是高数、工数、大英，或是算法题？学完理论要及时巩固知识内容才是王道！记住！！！下载了来要答案（v:zywcv1220）。

通用跨域检索的泛化能力

12056通用跨域检索：跨类和跨域的泛化2* Soka Soka酒店，Soka-马上预订;1印度理工学院，Kharagpur，2印度科学学院，班加罗尔soumava2016@gmail.com，{titird，somabiswas} @ iisc.ac.in摘要在这项工作中，我们第一次解决了通用跨域检索的问题，其中测试数据可以属于在训练过程中看不到的类或域。由于动态增加的类别数量和对每个可能的域的训练的实际约束，这需要大量的数据，所以对看不见的类别和域的泛化是重要的。为了实现这一目标，我们提出了SnMpNet（语义Neighbourhood和混合预测网络），它包括两个新的损失，以占在测试过程中遇到的看不见的类和域。具体来说，我们引入了一种新的语义邻域损失，以弥合可见和不可见类之间的知识差距，并确保潜在的空间嵌入的不可见类是语义上有意义的，相对于其相邻的类。我们还在图像级以及数据的语义级引入了基于混�

ant-button 点击实践

好的，下面是 ant-button 点击实践的步骤： 1. 首先，在你的项目中安装 Ant Design UI 库，可以通过 npm 命令进行安装： ``` npm install antd --save ``` 2. 在你的代码中引入 antd 库和 antd 样式，示例代码如下： ```javascript import React from 'react'; import ReactDOM from 'react-dom'; import 'antd/dist/antd.css'; import { Button } from 'antd'; function handleCl

TFT屏幕-ILI9486数据手册带命令标签版.pdf

ILI9486手册 官方手册 ILI9486 is a 262,144-color single-chip SoC driver for a-Si TFT liquid crystal display with resolution of 320RGBx480 dots, comprising a 960-channel source driver, a 480-channel gate driver, 345,600bytes GRAM for graphic data of 320RGBx480 dots, and power supply circuit. The ILI9486 supports parallel CPU 8-/9-/16-/18-bit data bus interface and 3-/4-line serial peripheral interfaces (SPI). The ILI9486 is also compliant with RGB (16-/18-bit) data bus for video image display. For high speed serial interface, the ILI9486 also provides one data and clock lane and supports up to 500Mbps on MIPI DSI link. And also support MDDI interface.

生成模型的反事实解释方法及其局限性

693694不能很好地可视化/解释非空间定位的属性，如大小、颜色等。此外，它们可以显示图像的哪些区域可以被改变以影响分类，但不显示它们应该如何被改变。反事实解释通过提供替代输入来解决这些限制，其中改变一小组属性并且观察到不同的分类结果。生成模型是产生视觉反事实解释的自然候选者，事实上，最近的工作已经朝着这个目标取得了进展在[31，7，32，1]中，产生了生成的反事实解释，但它们的可视化立即改变了所有相关属性，如图所示。二、[29]中提供的另一种相关方法是使用来自分类器的深度表示来以不同粒度操纵生成的图像然而，这些可能涉及不影响分类结果的性质，并且还组合了若干属性。因此，这些方法不允许根据原子属性及其对分类的影响来其他解释方法使用属性生成反事实，其中可以对所需属性进行完全或部分监督[10，5