设散列函数为 H(key)=key%ll,对于关键碍序列(23,40, 91, 17, 19, 10, 31, 65, 26), 用线件探杳法解决冲突构造的哈希表为（ ）。

假设哈希表的大小为10，那么根据散列函数H(key)=key%10，可以得到以下哈希表：

| 位置 | 值 |
| --- | --- |
| 0 | 40 |
| 1 | 91 |
| 2 | 17 |
| 3 | 19 |
| 4 | 10 |
| 5 | 31 |
| 6 | 65 |
| 7 | 26 |
| 8 | 空 |
| 9 | 23 |

当插入23时，计算H(23)=3，位置3为空，直接插入；当插入40时，计算H(40)=0，位置0已经被占用，于是线性探测下一个位置，计算H(40)+1=1，位置1也被占用，再线性探测下一个位置，计算H(40)+2=2，位置2也被占用，继续线性探测，计算H(40)+3=3，位置3已经被占用，继续探测，计算H(40)+4=4，位置4为空，将40插入位置4；以此类推，直到插入完所有元素，得到上述哈希表。

相关问题

散列函数为h(key)=key%11

### 回答1：
散列函数h(key)=key%11的意思是将关键字key除以11取余数作为散列地址。例如，如果key=25，则h(key)=25%11=3，散列地址为3。这种散列函数的优点是简单易实现，缺点是可能会产生冲突，即不同的关键字可能会映射到同一个散列地址上。为了解决冲突问题，可以采用开放地址法或者链地址法等散列技术。

### 回答2：
散列函数是一种将任意长度的输入数据映射到固定长度输出数据的函数。常见的哈希函数有MD5、SHA-1、SHA-256等。而题目中给出的散列函数为h(key)=key，显然这是一种简单的哈希函数，即直接将输入的关键字作为散列值，不进行任何计算处理。

在实际应用中，这种简单的哈希函数很容易遇到冲突问题。因为关键字的范围可能很大，而散列值的范围通常是比关键字小得多的。如果散列值的个数有限，那么必定会出现多个关键字对应同一个散列值的情况。这时，需要通过特定的冲突解决方法来处理冲突。

常用的解决冲突的方法有：

1. 开放定址法
这种方法需要遍历哈希表，直到找到一个未被占用的槽，用来存放当前元素。其常见的策略包括线性探测、二次探测和双重哈希等。

2. 链地址法
将哈希表中每个槽看做一个链表的头节点，哈希函数计算出的值就是链表中的下标。如果多个元素映射到同一个槽，就将它们放在同一个链表中。

3. 公共溢出区法
为哈希表设置一个公共溢出区，当哈希函数计算出的槽已经被占用时，将当前元素放入公共溢出区中。

总之，散列函数的设计和选择非常重要。合适的散列函数可以将数据尽可能均匀地分布在哈希表中，从而最大限度地减少冲突，提高哈希表的性能。

### 回答3：
散列函数是计算机科学中非常重要的概念，它是一种将任意长度的输入数据转换为固定长度输出数据的函数。在散列函数的应用中，最常见的就是将数据进行哈希处理后，再将其存储在哈希表中，以便快速查找。

散列函数的设计需要考虑以下几个因素：一是要保证散列值的唯一性，即不同的输入数据要生成不同的散列值；二是要尽量避免碰撞，即不同的输入数据生成相同的散列值的概率要尽量小；三是要尽量高效，即能够在较短的时间内计算出散列值。

在本题中，给定的散列函数为h(key)=key，即将输入数据作为散列值输出。这种散列函数非常简单，但并不满足上面所述的设计要求。首先，当不同的输入数据存在相同的值时，会导致哈希表中的冲突，甚至可能导致哈希表无法正常运行。其次，这种散列函数计算结果的时间复杂度为O(1)，看似很高效，但实际上由于散列值的唯一性无法得到保证，导致在哈希表中查找时需要进行大量的比较操作，所以效率并不高。

因此，我们需要设计一个更加可靠的散列函数。通常情况下，散列函数的设计需要结合具体的应用场景来考虑。如果数据分布比较均匀且输入数据的范围较小，可以采用简单的取模法或乘法散列法；如果数据存在模式，则可以采用一些特殊的散列函数来避免碰撞。

总之，散列函数是一项非常重要的技术，其良好的设计能够提高数据处理的效率和可靠性，对于计算机科学专业的学生来说，必须掌握散列函数的设计原理和实现技巧。

一组键值为19, 14, 23, 01, 68, 20, 84, 27,55, 11, 10, 79的12个记录，以散列函数H(key) = key % 15和二次探测法处理冲突构建散列表

好的，你的问题是关于散列表的构建和冲突处理的。下面是针对你的问题的解答：

首先，散列表是一种常用的数据结构，可以用于快速存储和查找数据。在构建散列表时，我们需要选择一个散列函数，用于将关键字映射到散列表的索引位置。在本例中，我们使用散列函数H(key) = key % 15，将关键字映射到0到14的索引位置。

然后，我们需要考虑冲突处理。在本例中，我们使用二次探测法来处理冲突。具体地，当发生冲突时，我们将从当前位置开始，依次检查散列表中下一个位置、下下个位置、下下下个位置……直到找到一个空位，将待插入的记录存储在这个位置上。

下面是具体的构建过程：

1. 初始化一个大小为15的散列表，全部设为NULL。
2. 对于每个记录，计算其散列值：H(key) = key % 15。
3. 如果散列表的对应位置为空，则将记录存储在该位置上；否则，使用二次探测法找到下一个空位置，并将记录存储在该位置上。
4. 重复步骤2-3，直到所有记录都存储在散列表中。

根据这个过程，可以得到以下散列表：

0: 19
1: 01
2: 14
3: 23
4: 68
5: 20
6: NULL
7: 84
8: 27
9: 55
10: 11
11: 10
12: NULL
13: NULL
14: 79

希望这个回答可以帮助你理解散列表的构建和冲突处理。如果你还有其他问题，请随时问我。