那么其中怎么自动计算链表的长度

如果需要计算链表的长度，可以在遍历链表时，使用一个计数器来记录链表中节点的数量。具体做法如下：

void showNode1(Link head) {
    Link p = head->next;
    bool flag = true;
    int count = 0; // 计数器初始化为0
    while (p && flag) {
        cout << "新闻标题：" << p->data.name << "新闻号：" << p->data.num << "  新闻内容：" << p->data.n << endl;
        p = p->next;
        count++; // 每遍历一个节点，计数器加1
    }
    cout << "链表长度为：" << count << endl; // 输出链表长度
}

这样，在遍历完链表后，就可以输出链表的长度了。需要注意的是，如果链表中间出现环，那么这种计算方式就会陷入死循环，因此需要在遍历时注意判断链表是否有环。

相关问题

hashmap链表长度为8，数组长度为什么是64才转红黑树，详细说明数组长度

### 回答1：
在Java 8中，HashMap内部使用了数组和链表来实现键值对的存储。数组用来存储桶（bucket），每个桶下面会挂一个单向链表，用来存放键值对。

当链表长度超过8时，HashMap会将链表转化为红黑树，以提高查找效率。而数组长度的选择则是为了在不同负载因子下，保证不同的性能表现。

负载因子是指HashMap中已经存储的键值对数量与数组长度之比。当负载因子大于等于0.75时，HashMap会将数组长度扩大一倍，以减少哈希冲突的概率。因为随着数组长度的增加，哈希冲突的概率会逐渐降低。

而当数组长度大于等于64时，每个桶的平均链表长度为8时，HashMap会将链表转化为红黑树。这是因为，当链表长度较短时，使用链表比较快；但当链表长度过长时，查找效率会变得很低。而使用红黑树可以将查找时间从O(n)降低到O(log n)，提高了HashMap的性能。具体的转化条件可以看下面的代码：

static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;

/**
 * The bin count threshold for using a tree rather than list for a
 * bin.  Bins are converted to trees when adding an element to a
 * bin with at least this many nodes. The value must be greater
 * than 2 and should be at least 8 to mesh with assumptions in
 * tree removal about conversion back to plain bin. 
 */
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;

在Java 8中，数组长度为2的整数次幂，这样可以通过位运算来计算哈希值对数组长度取模，提高效率。因此，数组长度为64是因为它既可以容纳足够多的键值对，也可以提供足够的桶数，同时在进行哈希运算时也比较高效。

### 回答2：
在HashMap中，数组的长度涉及到HashMap的扩容机制和红黑树的转换条件。

首先，HashMap中的数组长度决定了HashMap的存储容量，当数组中的元素个数超过数组长度的0.75倍（即负载因子为0.75）时，HashMap会自动触发扩容操作。扩容操作会重新计算所有元素的哈希值，然后根据新的数组长度重新散列到新的数组中。

其次，当链表长度超过8时，HashMap会考虑将链表转换为红黑树。这是因为链表的增删操作的时间复杂度为O(n)，当链表长度过长时，查找效率会变低。而红黑树可以保证查找、插入和删除操作的时间复杂度都为O(log n)，效率更高。

为了平衡存储容量和查询效率之间的关系，HashMap设置了一个阈值，即当数组的长度大于等于64时，才会将链表转换为红黑树。这是因为当数组长度过小时，哈希冲突的概率较低，使用链表存储即可满足查询效率的要求。但当数组长度变大时，哈希冲突的概率会增加，此时将链表转换为红黑树能够更好地提高查询效率。

综上所述，HashMap中的数组长度为64才能触发链表转换为红黑树的条件，是为了在满足存储容量和查询效率的前提下，平衡哈希冲突的概率和查询操作的效率。

### 回答3：
在HashMap中，数组的长度决定了HashMap的容量。HashMap使用数组和链表的结合来实现数据存储和高效的查找。当HashMap的元素较少时，直接使用数组来存储元素是最高效的，而当元素增多时，就需要进行优化。

数组的长度为64之所以被选为转换红黑树的阈值，是因为这个值经过了大量的实验和研究得出的最优值。在这个长度的数组中，每个数组位置上的链表平均长度为8时，哈希查找和插入操作均能在O(1)的时间复杂度内完成。

当链表长度超过8时，为了维持HashMap的高效性能，就需要将链表转化为红黑树。红黑树是一种自平衡的二叉搜索树，它能够保证在最坏情况下，查找、插入和删除操作的时间复杂度为O(log n)。通过将链表转换为红黑树，可以大大提升在大容量HashMap中的操作效率。

为什么数组长度为64才转换为红黑树？这是因为在链表长度较小时，红黑树的数据结构相对于链表来说，具有更大的存储开销。只有当链表长度超过一定阈值时，将链表转换为红黑树才能带来性能上的提升。而64作为阈值的选取，可以在大多数情况下平衡存储开销和性能之间的关系。

总而言之，当HashMap中的链表长度超过8时，为了保持操作的高效性能，会选择将链表转换为红黑树。数组长度为64是经验值，在这个长度的数组中进行转换，可以在大容量HashMap中取得较好的性能表现。

hashmap什么样的元素才会跑到链表上

在 HashMap 中，当发生哈希碰撞（即不同的键映射到相同的哈希桶）时，元素会以链表的形式存储在同一个哈希桶中。具体来说，以下情况会导 xroot;
subsets[xroot].rank++;
}
}

void kruskalMST(struct Graph* graph) {
int V = graph->V;
struct Edge result[V];
int e = 0;
int i = 0;

heapSort(graph->edge, graph->E);

struct subset* subsets =
(struct subset*)malloc(V * sizeof(struct subset));

for (int v = 0; v < V; v++) {
subsets[v].parent = v;
subsets[v].rank = 0;
}

while (e < V - 1 && i < graph->E) {
struct Edge next_edge = graph->edge[i++];

int x = find(subsets, next_edge.src);
int y = find(subsets, next_edge.dest);

if (x != y) {
result[e++] = next_edge;
Union(subsets, x, y);
}
}

printf("边集输出：\n");
for (i = 0; i < e; ++i)
printf("%d -- %d == %d\n", result[i].src, result[i].dest,
result[i].weight);
}

最后，我们可以在主函数中生成一个无向图，并调用 Kruskal 算法来求解最小生成树：

int main() {
int V = 4; // 顶点数量
int E = 5; // 边的数量
struct Graph* graph = (struct Graph*)malloc(sizeof(struct Graph));
graph->V = V;
graph->E = E;
graph->edge = (struct Edge*)malloc(graph->E * sizeof(struct Edge));

// 随机生成边集
graph->edge[0].src = 0;
graph->edge[0].dest = 1;
graph->edge[0].weight = 10;

graph->edge[1].src = 0;
graph->edge[1].dest = 2;
致元素存储在链表中：

1. 哈希码相同：不同的键经过哈希函数计算 graph->edge[1].weight = 6;

graph->edge[2].src = 0;
graph->edge[2后得到相同的哈希码。
2. equals() 方法返回 true：当两个键的哈希码相等时].dest = 3;
graph->edge[2].weight = 5;

graph->edge[3].src = 1，它们会被放置在同一个哈希桶中。然后，通过 equals() 方法比较两个键的值。如果 equals() 方法返回 true，则表示这两个键相等，它们会被存储在链表中。
3. 哈希桶中已经存在其他键值对：当哈希桶中已经存在一个或多个键值对时，;
graph->edge[3].dest = 3;
graph->edge[3].weight = 15;

graph->edge新的键值对会被添加到链表的末尾。

需要注意的是，Java 8 中引入了红黑[4].src = 2;
graph->edge[4].dest = 3;
graph->edge[4].weight =树来替代链表，当链表长度超过阈值（默认为8）时，链表会自动转换为红黑树，以提高查找效率。