SDUT_3377_数据结构实验之查找五:平方之哈希表

本文介绍了一种使用平方探测方法解决哈希冲突的哈希表实现方式,并通过一个具体的示例展示了如何构建哈希表及处理冲突的过程。文章还提供了一段C++代码,用于实现基于平方探测法的哈希表。

Problem Description

给定的一组无重复数据的正整数,根据给定的哈希函数建立其对应hash表,哈希函数是H(Key)=Key%P,P是哈希表表长,P是素数,处理冲突的方法采用平方探测方法,增量di=±i^2,i=1,2,3,…,m-1

Input

输入包含多组测试数据,到 EOF 结束。

每组数据的第1行给出两个正整数N(N <= 500)和P(P >= 2N的最小素数),N是要插入到哈希表的元素个数,P是哈希表表长;第2行给出N个无重复元素的正整数,数据之间用空格间隔。

Output

按输入数据的顺序输出各数在哈希表中的存储位置 (hash表下标从0开始),数据之间以空格间隔,以平方探测方法处理冲突。

Example Input

4 11
10 6 4 15
9 11
47 7 29 11 9 84 54 20 30

Example Output

10 6 4 5
3 7 8 0 9 6 10 2 1

以平方探测方法处理冲突。
存放记录的数组叫做散列表。(记录存放地址的数组)
比如:
n = 9 ; p = 11
key :  19 1 23 14 55 68 11 82 36

线性探测法得每个地址:(地址+1)
key :  19  1  23  14  55  68    11    82    36
v   :   8  1   2   3   0  2->4  0->5  5->6  3->7

平方探测方法(二次探测再散列)
v = (key+i*i%p 或者 v = (key-i*i%p (i=1,2,3...)

     key           地址
     19            v=19%11 = 8;

     1             v=1%11 = 1;

     23            v=23%11 = 2;

     14            v=14%11 = 3;

     55            v=55%11 = 0;

     68            v=68%11 = 2 -> 6(与23冲突,所以采用平方探测 v1 = (key+i*i)%p  或者 v2 = (key-i*i)%p (i=1,2,3,4...),当i=1时,v1=3还是冲突,v2=1也冲突,继续i=2,v1=6不冲突,所以直接选6就行)

     11            v=11%11 = 0 -> 10(与55冲突,所以i=1时,v1=1,不行,v2=10,可以)

     82            v=82%11 = 5 ;(前面没有用到5)

     36            v=36%11 = 3 -> 4(与14冲突,所以i=1时,v1=37%11 = 4可以 )

key :  19  1  23  14  55  68    11     82    36
v   :   8  1   2   3   0  2->6  0->10  5     3->4

前提是没有相同元素
.

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>

using  namespace std;

int a[10005];
int b[10005];
int v,j;
int Hash(int key,int p)
{
    int v1 = (key + j * j)%p;
    int v2 = (key - j * j)%p;
    if(a[v1] == -1 && v1<p)
    {
        a[v1] = key;
        return v1;
    }
    if(a[v2] == -1 && v2 < p)
    {
        a[v2] = key;
        return v2;
    }
    //如果都不满足就继续查找
    j++;
    Hash(key,p);
}

int main()
{
    int n,p;
    int key;
    while(scanf("%d%d",&n,&p)!=EOF)
    {
        memset(a,-1,sizeof(a));
        for(int i=1;i<=n;i++)
        {
            scanf("%d",&key);
            v = key % p;
            if(a[v] == -1)
            {
                b[i] = v;
                a[v] = key;
            }
            else
            {
                j=1;
                b[i] = Hash(key,p);
            }
        }
        //顺序输出各数在哈希表中的存储位置
        for(int i=1;i<=n;i++)
        {
            if(i == 1)
                printf("%d",b[i]);
            else
                printf(" %d",b[i]);
        }
        printf("\n");
    }
    return 0;
}
内容概要:本文档是一份关于交换路由配置的学习笔记,系统地介绍了网络设备的远程管理、交换机与路由器的核心配置技术。内容涵盖Telnet、SSH、Console三种远程控制方式的配置方法;详细讲解了VLAN划分原理及Access、Trunk、Hybrid端口的工作机制,以及端口镜像、端口汇聚、端口隔离等交换技术;深入解析了STP、MSTP、RSTP生成树协议的作用与配置步骤;在路由部分,涵盖了IP地址配置、DHCP服务部署(接口池与全局池)、NAT转换(静态与动态)、静态路由、RIP与OSPF动态路由协议的配置,并介绍了策略路由和ACL访问控制列表的应用;最后简要说明了华为防火墙的安全区域划分与基本安全策略配置。; 适合人群:具备一定网络基础知识,从事网络工程、运维或相关技术岗位1-3年的技术人员,以及准备参加HCIA/CCNA等认证考试的学习者。; 使用场景及目标:①掌握企业网络中常见的交换与路由配置技能,提升实际操作能力;②理解VLAN、STP、OSPF、NAT、ACL等核心技术原理并能独立完成中小型网络搭建与调试;③通过命令示例熟悉华为设备CLI配置逻辑,为项目实施和故障排查提供参考。; 阅读建议:此笔记以实用配置为主,建议结合模拟器(如eNSP或Packet Tracer)动手实践每一条命令,对照拓扑理解数据流向,重点关注VLAN间通信、路由选择机制、安全策略控制等关键环节,并注意不同设备型号间的命令差异。
多旋翼无人机组合导航系统-多源信息融合算法(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕多旋翼无人机组合导航系统,重点介绍了基于多源信息融合算法的设计与实现,利用Matlab进行代码开发。文中采用扩展卡尔曼滤波(EKF)作为核心融合算法,整合GPS、IMU(惯性测量单元)、里程计和电子罗盘等多种传感器数据,提升无人机在复杂环境下的定位精度与稳定性。特别是在GPS信号弱或丢失的情况下,通过IMU惯导数据辅助导航,实现连续可靠的位姿估计。同时,文档展示了完整的算法流程与Matlab仿真实现,涵盖传感器数据预处理、坐标系转换、滤波融合及结果可视化等关键环节,体现了较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和信号处理知识,从事无人机导航、智能控制、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于多旋翼无人机的高精度组合导航系统设计;②用于教学与科研中理解多传感器融合原理与EKF算法实现;③支持复杂环境下无人机自主飞行与定位系统的开发与优化。; 阅读建议:建议结合Matlab代码与理论推导同步学习,重点关注EKF的状态预测与更新过程、多传感器数据的时间同步与坐标变换处理,并可通过修改噪声参数或引入更多传感器类型进行扩展实验
源码来自:https://pan.quark.cn/s/28c3abaeb160 在高性能计算(High Performance Computing,简称HPC)范畴内,处理器的性能衡量对于改进系统构建及增强运算效能具有关键价值。 本研究聚焦于一种基于ARM架构的处理器展开性能评估,并就其性能与Intel Xeon等主流商业处理器进行对比研究,特别是在浮点运算能力、存储器带宽及延迟等维度。 研究选取了高性能计算中的典型任务,诸如Stencils计算方法等,分析了在ARM处理器上的移植编译过程,并借助特定的执行策略提升运算表现。 此外,文章还探讨了ARM处理器在“绿色计算”范畴的应用前景,以及面向下一代ARM服务器级SoC(System on Chip,简称SoC)的性能未来探索方向。 ARM处理器是一种基于精简指令集计算机(Reduced Instruction Set Computer,简称RISC)架构的微处理器,由英国ARM Holdings公司研发。 ARM处理器在移动设备、嵌入式系统及服务器级计算领域获得广泛应用,其设计优势体现为高能效比、低成本且易于扩展。 当前的ARMv8架构支持64位指令集,在高性能计算领域得到普遍采用。 在性能测试环节,重点考察了处理器的浮点运算能力,因为浮点运算在科学计算、图形渲染和数据处理等高性能计算任务中扮演核心角色。 实验数据揭示,ARM处理器在双精度浮点运算方面的性能达到475 GFLOPS,相当于Intel Xeon E5-2680 v3处理器性能的66%。 尽管如此,其内存访问带宽高达105 GB/s,超越Intel Xeon处理器。 这一发现表明,在数据密集型应用场景下,ARM处理器能够展现出与主流处理器相匹敌的性能水平。 在实践...
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