用线性探测法的插入和查找的具体代码

以下是使用线性探测法的插入和查找操作的示例代码：

class LinearProbingHashTable:
    def __init__(self, size):
        self.size = size
        self.keys = [None] * size
        self.values = [None] * size

    def hash(self, key):
        return hash(key) % self.size

    def insert(self, key, value):
        index = self.hash(key)
        while self.keys[index] is not None:
            if self.keys[index] == key:
                # 如果键已经存在，则更新其对应的值
                self.values[index] = value
                return
            index = (index + 1) % self.size
        self.keys[index] = key
        self.values[index] = value

    def search(self, key):
        index = self.hash(key)
        while self.keys[index] is not None:
            if self.keys[index] == key:
                # 如果键存在，则返回其对应的值
                return self.values[index]
            index = (index + 1) % self.size
        # 如果键不存在，则返回None
        return None

在上面的示例代码中，`LinearProbingHashTable` 类实现了基于线性探测法的哈希表。该类包含了 `__init__`、`hash`、`insert` 和 `search` 四个方法。

在 `__init__` 方法中，我们初始化了一个指定大小的哈希表，并创建了两个列表 `keys` 和 `values` 用于存储键和值。

在 `hash` 方法中，我们使用 Python 内置的 `hash` 函数计算出给定键的哈希值，并将其对表的大小进行取模，从而得到该键在哈希表中的索引。

在 `insert` 方法中，我们使用哈希函数计算出给定键的索引，并在哈希表中查找该索引对应的键。如果该键已经存在，则更新其对应的值；否则，我们继续向后查找，直到找到一个空位为止，然后将键和值存储在该位置。

在 `search` 方法中，我们使用哈希函数计算出给定键的索引，并在哈希表中查找该索引对应的键。如果该键存在，则返回其对应的值；否则，我们继续向后查找，直到找到一个空位为止，然后返回 None。

需要注意的是，这里实现的是基于线性探测法的开放寻址哈希表，它只适用于键不会删除的情况。如果需要支持删除操作，可以考虑使用基于链表的闭散列（也称为拉链法）哈希表。