3.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、数万正整数的若干中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，它通过散列函数将数据映射到一个固定大小的数组中，以实现高效的查找、插入、删除等操作。

散列函数的选择对散列表的性能有很大的影响。本题采用除留余数法H(key) = key % p (p<m) 作为散列函数，其中p是小于散列表大小m的最大质数。

当两个不同的关键字通过散列函数映射到同一个位置时，就发生了冲突。为了处理冲突，本题采用链地址法，即在散列表的每个位置上维护一个链表，将映射到该位置的所有关键字存储在链表上。

下面是实现散列查找算法的基本步骤：

1. 初始化散列表，将每个位置上的链表初始化为空链表。

2. 对于每个待插入的关键字key，计算它的散列值H(key)。

3. 在散列表的H(key)位置上的链表中查找key，如果找到则返回对应的数据，否则将key插入链表中。

4. 对于每个待查找的关键字key，计算它的散列值H(key)。

5. 在散列表的H(key)位置上的链表中查找key，如果找到则返回对应的数据，否则返回未找到。

为了评估不同规模散列表的性能，需要测量平均查找长度（ASL）。ASL是指在散列表中查找一个关键字时，需要遍历的节点数的平均值。ASL越小，查找效率越高。

下面是构造散列表的基本步骤：

1. 初始化散列表，将每个位置上的链表初始化为空链表。

2. 对于每个正整数，计算它的散列值H(key)，并将它插入到散列表的H(key)位置上的链表中。

3. 统计所有关键字的ASL，即遍历所有链表节点数之和除以关键字个数。

根据实际情况，可以构造数百、数千、数万个正整数集合，分别构造不同规模的散列表，并测量它们的ASL，以评估散列表的性能。