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；

散列表是一种常用的数据结构，可以快速地进行查找、插入和删除操作，其基本思想是通过散列函数将关键字映射到散列表的一个位置，将具有相同散列值的元素放在同一个位置上，如果出现冲突，则采用链地址法将冲突的元素放在同一个链表中。

散列函数的选择对散列表的性能至关重要，除留余数法是一种简单而常用的散列函数，其公式为H(key) = key % p，其中p为小于散列表长度m的质数，通过取模运算将关键字key映射到散列表的一个位置。

链地址法是一种常用的处理冲突的方法，它将具有相同散列值的元素放在同一个链表中，当需要查找某个元素时，先使用散列函数计算出该元素在散列表中的位置，然后在该位置对应的链表中查找该元素，如果该元素存在，则返回其位置，否则返回空。

根据自动生成的正整数集合构造散列表，可以使用如下的算法：

1. 初始化散列表，将每个位置的链表设为空。

2. 将每个正整数通过散列函数映射到散列表的一个位置，并将其插入到对应位置的链表中。

3. 对于需要查找的元素，先使用散列函数计算其在散列表中的位置，然后在该位置对应的链表中查找该元素。

4. 如果找到该元素，则返回其位置，否则返回空。

测量不同规模散列表的平均查找长度可以采用如下的方法：

1. 生成包含数百、数千、数万正整数的若干中正整数集合。

2. 对于每个正整数集合，构造一个不同规模的散列表，并对其中的元素进行查找。

3. 计算每个散列表中所有查找操作的平均查找长度，并记录下来。

4. 绘制不同规模散列表的平均查找长度与散列表长度之间的关系图。

总之，基于散列表的查找算法可以高效地处理大量数据，但需要选择合适的散列函数和处理冲突的方法，并进行合理的性能评估。