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3.列函数，采用链地址法处理冲突，实现散列查找算法，根基于散列表的工作原理，采用除留余数法H(key) = key % p (p<m) 作为散据随机中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；

散列表是一种基于散列函数的数据结构，可以实现常数时间内的查找、插入和删除操作。其中，散列函数将数据映射到散列表中的某个位置，而解决冲突的方法有多种，链地址法是其中一种常见的方法。

散列函数H(key) = key % p (p<m)，其中key是要存储的数据的关键字，p是小于散列表大小m的正整数。这个散列函数将key映射到0到p-1的整数范围内，然后通过链地址法来解决冲突。具体来说，每个散列表位置上都存储一个链表，如果不同的key映射到了同一个位置，则将它们插入到对应的链表中。

为了测试散列表的性能，我们可以采用如下步骤：

1. 生成一组随机的正整数集合，作为要存储的数据；
2. 选取不同的p值和散列表大小m，使用除留余数法构造散列函数，并将数据插入到散列表中；
3. 针对每组数据，随机选取若干个关键字，计算它们在散列表中的平均查找长度ASL(Average Search Length)；
4. 重复步骤2和步骤3多次，取ASL的平均值作为该组数据的平均查找长度；
5. 对不同的p值和散列表大小m，重复步骤2到步骤4，得到不同规模散列表的平均查找长度。

通过测量不同规模散列表的平均查找长度，我们可以评估不同的散列函数和解决冲突的方法的性能，从而选择最优的方案来提高散列表的效率。

相关问题

c语言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，实现散列查找算法代码

散列表（Hash Table）是一种以键值对（key-value）方式存储数据的数据结构。它通过散列函数将键映射到存储桶（bucket）中，从而实现快速的查找、插入和删除操作。

散列函数采用除留余数法，其中 p 是小于散列表容量 m 的最大质数。线性探测法是一种解决冲突的方法，当散列函数将两个不同的键映射到同一个存储桶时，线性探测法会按照一定的步长依次检查后续的存储桶，直到找到一个空的位置或者遍历完所有的存储桶为止。

下面是一个基于散列表的查找算法的 C 语言实现：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

#define MAX_SIZE 100

// 散列表结构体
typedef struct HashTable {
    int *data;  // 存储数据的数组
    int size;   // 散列表容量
} HashTable;

// 初始化散列表
void initHashTable(HashTable *ht, int size) {
    ht->data = (int *)malloc(sizeof(int) * size);
    ht->size = size;
    for (int i = 0; i < size; i++) {
        ht->data[i] = -1;  // -1 表示该位置为空
    }
}

// 散列函数
int hash(int key, int p) {
    return key % p;
}

// 插入键值对
void insert(HashTable *ht, int key) {
    int index = hash(key, ht->size);
    if (ht->data[index] == -1) {
        ht->data[index] = key;
    } else {
        int i = 1;
        while (i < ht->size && ht->data[(index + i) % ht->size] != -1) {
            i++;
        }
        if (i == ht->size) {
            printf("散列表已满，无法插入数据\n");
            return;
        }
        ht->data[(index + i) % ht->size] = key;
    }
}

// 查找键值对
int search(HashTable *ht, int key) {
    int index = hash(key, ht->size);
    int i = 0;
    while (i < ht->size && ht->data[(index + i) % ht->size] != key) {
        i++;
    }
    if (i == ht->size) {
        return -1;
    }
    return (index + i) % ht->size;
}

int main() {
    HashTable ht;
    int size, n, key, index;
    printf("请输入散列表容量：");
    scanf("%d", &size);
    initHashTable(&ht, size);
    printf("请输入要插入的键值对个数：");
    scanf("%d", &n);
    printf("请输入 %d 个键值对：\n", n);
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        scanf("%d", &key);
        insert(&ht, key);
    }
    printf("请输入要查找的键值对：");
    scanf("%d", &key);
    index = search(&ht, key);
    if (index == -1) {
        printf("未找到该键值对\n");
    } else {
        printf("该键值对在散列表中的位置为：%d\n", index);
    }
    return 0;
}

该程序首先定义了一个结构体 HashTable，包含一个指向存储数据的数组 data 和散列表容量 size。initHashTable 函数用于初始化散列表，将数组中所有位置的初始值设为 -1。hash 函数和 insert 函数实现了散列函数和插入键值对的功能。search 函数用于查找键值对，如果找到了该键值对则返回在散列表中的位置，否则返回 -1。

该程序通过输入散列表容量、键值对个数和键值对，可以实现散列查找算法。

1. 自动生成包含数百、数千、数万正整数的若干集合，作为构建不同规模查找表的基础； 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（1）中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； 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（1）中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；

这是一个关于散列表的实验步骤，主要包括生成正整数集合、散列表构造和测量平均查找长度三个部分。具体步骤如下：

1. 生成正整数集合：使用随机数生成算法生成包含数百、数千、数万个正整数的若干集合，作为构建不同规模查找表的基础。

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：在实现散列表时，首先需要确定散列函数，这里采用除留余数法H(key) = key % p (p<m) 作为散列函数，p<m表示散列表长度小于集合大小。然后采用线性探测法处理冲突，即当发生冲突时，顺序往后查找空闲的散列地址。最后，根据（1）中生成的正整数集合构造散列表。

3. 测量不同规模散列表的平均查找长度：在构造好散列表后，需要测量不同规模散列表的平均查找长度。这里可以采用多组不同的随机查询数据，在散列表中查找对应的数据，并计算平均查找长度。

另外，还可以基于散列表的工作原理，采用链地址法处理冲突，实现散列查找算法。具体步骤与上述类似，只是处理冲突时采用链表存储相同散列地址的数据。