已知散列表的地址区问为0~10,散列函数为 H(K=k% 11,采用线性探测法处理冲突。 ,设计算法在其 中查找值为x的元素,若查找成功,返回其下标,否则返回一1。
时间: 2023-08-06 17:08:23 浏览: 85
算法如下:
1. 根据散列函数 H(K) = k % 11 计算出要查找元素 x 的散列地址 h。
2. 如果散列表中第 h 个位置存放的元素就是 x,则返回 h。
3. 如果第 h 个位置为空,则说明散列表中没有 x 这个元素,返回 -1。
4. 如果第 h 个位置存放的元素不是 x,则向后依次查找下一个位置,直到找到一个空位置或者找到了 x。
5. 如果找到了 x,则返回其下标;如果找到了空位置,则说明散列表中没有 x 这个元素,返回 -1。
算法实现的代码如下:
```
int linear_probe_search(int* hash_table, int x) {
int h = x % 11; // 计算散列地址
while (hash_table[h] != -1) {
if (hash_table[h] == x) // 找到了 x
return h;
h = (h + 1) % 11; // 继续查找下一个位置
}
return -1; // 散列表中没有 x 这个元素
}
```
其中,散列表的初始值全部设为 -1,表示该位置为空。
相关问题
已知散列表的地址区间为0~10,散列函数为H(k)=k % 11,采用线性探测法处理冲突。设计算法在其中查找值为x的元素,若查找成功,返回其下标,否则返回-1
好的,针对你的问题,我来为你解答。
根据线性探测法,如果散列表中第H(x)个位置已经被占用,那么我们需要依次往后查找,直到找到一个空闲的位置或者查找到了值为x的元素,具体实现如下:
```python
def linear_probing_search(hash_table, x):
i = x % 11 # 计算散列地址
while hash_table[i] is not None: # 如果该地址已经被占用
if hash_table[i] == x: # 如果找到了值为x的元素
return i
i = (i + 1) % 11 # 继续往后查找
if i == x % 11: # 如果已经查找了一遍
break # 退出循环
return -1 # 没有找到,返回-1
```
在这个算法中,我们通过取模运算计算出了x的散列地址,并将其作为线性探测的起点。如果该地址已经被占用,我们就依次往后查找,直到找到一个空闲的位置或者查找到了值为x的元素。如果已经查找了一遍,却没有找到值为x的元素,就说明散列表中不存在x,返回-1即可。
希望这个算法能够帮助你解决问题,有什么不懂的地方,可以继续向我提问哦。
从键盘输入一组关键字,已知散列函数为H(key)=key%p(p为自定的常数),冲突处理方法为线性探测法实现闭散列表的建立(利用插入算法实现); 2.编写从散列表中查找一个元素的算法
好的,针对您的问题,我将分成两个部分回答。
第一部分:闭散列表的建立
闭散列表的建立分为两个部分,一个是散列函数的实现,另一个是插入算法的实现。下面是一个示例代码:
```
#define MAX_SIZE 1000 // 散列表的最大大小
int hash(int key, int p) {
return key % p; // 散列函数,采用除留余数法
}
int insert(int* hashTable, int key, int p) {
int pos = hash(key, p); // 计算关键字的散列值
while (hashTable[pos] != 0) { // 若当前位置已被占用
pos = (pos + 1) % MAX_SIZE; // 线性探测法,寻找下一个空闲位置
}
hashTable[pos] = key; // 将关键字插入到散列表中
return pos; // 返回插入的位置
}
```
第二部分:散列表中查找元素的算法
散列表中查找元素的算法也是采用散列函数计算元素的散列值,然后通过线性探测法在散列表中寻找该元素。下面是一个示例代码:
```
int search(int* hashTable, int key, int p) {
int pos = hash(key, p); // 计算关键字的散列值
while (hashTable[pos] != key) { // 若当前位置不是要查找的元素
pos = (pos + 1) % MAX_SIZE; // 线性探测法,寻找下一个位置
if (hashTable[pos] == 0 || pos == hash(key, p)) { // 若找到了空位置或已回到起始位置,则表明没找到该元素
return -1;
}
}
return pos; // 返回元素的位置
}
```
以上就是闭散列表建立和查找元素的算法实现,希望能对您有所帮助。