数据结构哈希函数看一下吧

Question

设哈希函数为:H(key)=key mod 11，试用关键字序列(55,60,77,39,25,15,54,26,24,14,21,37,38构造哈希表，设表地址范围为0-11，用线性探测再散列法处理冲突，画出该哈希表的存储结构图，计算查找成功时的平均查找长度(设查找概率相同)。求一下代码和分析图

Answer 1

以下内容由CHATGPT及阿里嘎多学长共同生成、有用望采纳：

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您想要解决的问题

您的问题是要解决如何使用给定的哈希函数H(key) = key mod 11和关键字序列构造一个哈希表，并使用线性探测再散列法处理冲突。同时，您需要画出哈希表的存储结构图，并计算查找成功时的平均查找长度。

问题出现原因

这个问题出现的原因是您需要理解哈希表的构造过程以及如何通过哈希函数和冲突解决策略来组织数据。在数据结构的学习中，哈希表是一种重要的数据组织方式，它通过哈希函数将数据映射到表中，并通过解决冲突来保证数据的唯一性和高效检索。

问题解决方案

1. 构造哈希表：首先，使用给定的哈希函数H(key) = key mod 11对每个关键字进行哈希，得到一个介于0到10之间的索引值。
2. 处理冲突：当哈希函数产生冲突（即两个关键字映射到同一个索引）时，使用线性探测再散列法，即在表中顺序查找下一个空闲位置。
3. 存储结构图：根据哈希函数和冲突解决策略，将关键字放入哈希表中，并绘制出存储结构图。
4. 计算平均查找长度：计算每个关键字在哈希表中的查找长度，并求平均值。

提供代码

以下是使用C语言实现的示例代码：

#include <stdio.h>

#define TABLE_SIZE 12
#define KEY_COUNT 13

int hash(int key) {
    return key % TABLE_SIZE;
}

int find_slot(int keys[], int size, int key) {
    int index = hash(key);
    int count = 1;
    while (keys[index] != 0 && keys[index] != key) {
        index = (index + 1) % size;
        count++;
    }
    return count;
}

void insert(int keys[], int size, int key) {
    int index = hash(key);
    while (keys[index] != 0) {
        index = (index + 1) % size;
    }
    keys[index] = key;
}

void print_table(int keys[], int size) {
    for (int i = 0; i < size; i++) {
        if (keys[i] != 0) {
            printf("(%d) -> %d\n", i, keys[i]);
        }
    }
}

int main() {
    int keys[TABLE_SIZE] = {0};
    int key_sequence[KEY_COUNT] = {55, 60, 77, 39, 25, 15, 54, 26, 24, 14, 21, 37, 38};
    
    for (int i = 0; i < KEY_COUNT; i++) {
        insert(keys, TABLE_SIZE, key_sequence[i]);
    }
    
    print_table(keys, TABLE_SIZE);
    
    int total_length = 0;
    float average_length = 0.0;
    for (int i = 0; i < KEY_COUNT; i++) {
        total_length += find_slot(keys, TABLE_SIZE, key_sequence[i]);
    }
    average_length = (float)total_length / KEY_COUNT;
    
    printf("Average search length: %.2f\n", average_length);
    
    return 0;
}

代码运行方式

1. 将上述代码复制到C语言的编译环境中。
2. 编译并运行程序。

代码预期运行结果

程序将输出哈希表的结构以及查找成功时的平均查找长度。由于结果依赖于冲突解决过程，因此每次运行的结果可能略有不同。

推荐相关链接

• 哈希表的基本原理
• 线性探测再散列法
• C语言基础

请注意，上述代码是一个简单的实现，实际应用中可能需要考虑更多的因素，如动态扩容、更复杂的哈希函数等。此外，由于冲突的存在，哈希表的性能可能会受到影响，因此在设计哈希表时需要仔细选择哈希函数和冲突解决策略。