对于给定的一组整数和散列函数,采用线性探测法处理冲突构造散列表设计查找算法C语言

时间: 2024-03-20 09:43:17 浏览: 15
下面是一个使用线性探测法处理冲突的散列表的 C 代码示例,包括插入、查找和打印散列表的函数: ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #define SIZE 10 struct node { int key; int value; }; struct hash_table { struct node *data[SIZE]; }; int hash_function(int key) { return key % SIZE; } int rehash(int old_hash) { return (old_hash + 1) % SIZE; } void put(struct hash_table *table, int key, int value) { int hash_value = hash_function(key); struct node *node = (struct node *) malloc(sizeof(struct node)); node->key = key; node->value = value; while (table->data[hash_value] != NULL && table->data[hash_value]->key != key) { hash_value = rehash(hash_value); } table->data[hash_value] = node; } int get(struct hash_table *table, int key) { int start_hash = hash_function(key); int hash_value = start_hash; int value = -1; while (table->data[hash_value] != NULL) { if (table->data[hash_value]->key == key) { value = table->data[hash_value]->value; break; } hash_value = rehash(hash_value); if (hash_value == start_hash) { break; } } return value; } void print_table(struct hash_table *table) { for (int i = 0; i < SIZE; i++) { if (table->data[i] == NULL) { printf("NULL\n"); } else { printf("%d: %d\n", table->data[i]->key, table->data[i]->value); } } } int main() { struct hash_table table; for (int i = 0; i < SIZE; i++) { table.data[i] = NULL; } put(&table, 1, 10); put(&table, 2, 20); put(&table, 3, 30); print_table(&table); printf("%d\n", get(&table, 1)); printf("%d\n", get(&table, 2)); printf("%d\n", get(&table, 3)); printf("%d\n", get(&table, 4)); return 0; } ``` 在这个示例中,我们定义了一个 `hash_table` 结构体来保存散列表的数据。在 `put` 函数中,我们使用线性探测法来解决冲突,如果发生冲突就不断向后查找下一个空位置,直到找到一个空位置或者查找完整个散列表。在 `get` 函数中,我们也使用线性探测法来查找目标元素,依次向后查找,直到找到目标元素或者查找完整个散列表。在 `print_table` 函数中,我们打印出整个散列表的内容,方便我们查看散列表的结构。 你可以根据具体的需求修改这个代码示例,例如修改散列函数、修改散列表大小等。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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