哈希查找实验：除留余数法与线性探测再散列

"该实验是关于数据结构中的查找技术，特别是使用哈希表进行查找。实验涉及使用除留余数法构建哈希函数，并通过线性探测再散列来处理冲突。实验要求从输入文件中读取数据，寻找特定的关键字，并在哈希表中查找匹配的元素地址。实验报告提供了问题分析、程序设计思路以及流程图或代码。" 在这个数据结构查找文件实验中，我们关注的核心知识点包括： 1. **哈希查找**：哈希查找是一种高效的查找技术，它通过哈希函数将关键字转换为数组的索引，从而快速定位到元素。实验中采用了除留余数法作为哈希函数，这种方法是将关键字除以一个较大的素数，然后取余数作为哈希地址。 2. **除留余数法**：这是一种简单的哈希函数构造方法，对于任何整数key，哈希地址H(key) = key % M，其中M是哈希表的大小。这种方法简单且易于实现，但可能会导致哈希冲突。 3. **线性探测再散列**：当哈希冲突发生时，即两个不同的关键字映射到相同的哈希地址，线性探测再散列是一种解决冲突的方法。它通过顺序检查下一个可用的位置（即+1的位置）来查找未被占用的槽位，直到找到空槽或找到目标关键字。 4. **哈希表**：实验中定义了一个哈希表的结构，包含数据元素体、元素状态标志和当前元素个数。每个元素的状态标志用于标记该位置是否有记录、有记录或已被删除。 5. **程序设计**：实验报告提到了程序设计思路，包括哈希查找的步骤。首先计算哈希地址，如果表为空或找到目标，则查找成功；否则，使用线性探测处理冲突。程序流程图或代码展示了如何实现这些步骤。 6. **输入与输出**：实验数据来自名为input.txt的文件，包含n个数据元素和18个关键字。输出文件output.txt则展示查找结果，可能是找到的元素地址或"nofound"表示未找到。 7. **复杂性分析**：哈希查找的平均时间复杂度可以接近O(1)，但在最坏的情况下，如所有元素都发生冲突，时间复杂度会退化为O(n)。线性探测再散列在解决冲突时会增加查找的时间。 这个实验旨在帮助学生理解并实际操作哈希查找的原理和冲突解决策略，同时提高他们在数据结构领域的编程能力。通过这样的实践，学生能够更好地掌握数据结构中的这一重要概念。