1145 Hashing - Average Search Time (25 point(s))

本文探讨了在哈希表中使用二次探测解决冲突的方法,通过插入一系列正整数并计算给定键的平均查找时间,包括处理非素数表大小的情况。提供了完整的代码实现,包括素数检查和哈希表操作。

1145 Hashing - Average Search Time (25 point(s))

The task of this problem is simple: insert a sequence of distinct positive integers into a hash table first. Then try to find another sequence of integer keys from the table and output the average search time (the number of comparisons made to find whether or not the key is in the table). The hash function is defined to be H(key)=key%TSize where TSize is the maximum size of the hash table. Quadratic probing (with positive increments only) is used to solve the collisions.

Note that the table size is better to be prime. If the maximum size given by the user is not prime, you must re-define the table size to be the smallest prime number which is larger than the size given by the user.

Input Specification:

Each input file contains one test case. For each case, the first line contains 3 positive numbers: MSize, N, and M, which are the user-defined table size, the number of input numbers, and the number of keys to be found, respectively. All the three numbers are no more than 10​4​​. Then N distinct positive integers are given in the next line, followed by M positive integer keys in the next line. All the numbers in a line are separated by a space and are no more than 10​5​​.

Output Specification:

For each test case, in case it is impossible to insert some number, print in a line X cannot be inserted. where X is the input number. Finally print in a line the average search time for all the M keys, accurate up to 1 decimal place.

Sample Input:

4 5 4
10 6 4 15 11
11 4 15 2

Sample Output:

15 cannot be inserted.
2.8

哈希表模拟。关键是如何处理碰撞和如何理解平方探测。

对本题存疑:

在本题中,平方探测的增量范围值是[0,Msize] ,我认为这是没有必要的,即使要这样做[0,Msize-1]即可。而实际上一般是[0,Msize/2]

key\mod Msize=(key+Msize\times Msize) \mod Msize

相关链接:

https://blog.youkuaiyun.com/richenyunqi/article/details/81211430

https://blog.youkuaiyun.com/qq_37142034/article/details/87903983

#include<iostream>
#include<cstring>
using namespace std;
bool isPrime(int n){
	for(int i=2;i*i<=n;i++){
		if(n%i==0) return false;
	}
	return true;
}
const int MAX = 1e5+13;
int table[MAX]={0};
int main(void){
	int Msize,N,M;cin>>Msize>>N>>M;
	while(!isPrime(Msize)) Msize++;
	int key,q;
	while(N--){
		cin>>key;bool isOk=false;
		for(int i=0;i<Msize;i++){
			if(table[(key+i*i)%Msize]==0){
				table[(key+i*i)%Msize]=key;
				isOk = true;
				break;
			}
		}
		if(!isOk) cout<<key<<" cannot be inserted."<<endl;
	}
	int sum=0;
	for(int i=0;i<M;i++){
		cin>>q;
		for(int k=0;k<=Msize;k++){
			int npos = (q+k*k)%Msize;
			if(table[npos]==0||table[npos]==q||k==Msize){
				//cout<<k+1<<endl; 
				sum+=(k+1);
				break;
			}
		}
	}
	printf("%.1f\n",double(sum)/double(M));
	return 0;
} 

 

标题基于Python的汽车之家网站舆情分析系统研究AI更换标题第1章引言阐述汽车之家网站舆情分析的研究背景、意义、国内外研究现状、论文方法及创新。1.1研究背景与意义说明汽车之家网站舆情分析对汽车行业及消费者的重要性。1.2国内外研究现状概述国内外在汽车舆情分析领域的研究进展与成果。1.3论文方法及创新介绍本文采用的研究方法及相较于前人的创新之处。第2章相关理论总结和评述舆情分析、Python编程及网络爬虫相关理论。2.1舆情分析理论阐述舆情分析的基本概念、流程及关键技术。2.2Python编程基础介绍Python语言特及其在数据分析中的应用。2.3网络爬虫技术说明网络爬虫的原理及在舆情数据收集中的应用。第3章系统设计详细描述基于Python的汽车之家网站舆情分析系统的设计方案。3.1系统架构设计给出系统的整体架构,包括数据收集、处理、分析及展示模块。3.2数据收集模块设计介绍如何利用网络爬虫技术收集汽车之家网站的舆情数据。3.3数据处理与分析模块设计阐述数据处理流程及舆情分析算法的选择与实现。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程及测试方法,确保系统稳定可靠。4.1系统实现环境列出系统实现所需的软件、硬件环境及开发工具。4.2系统实现过程详细描述系统各模块的实现步骤及代码实现细节。4.3系统测试方法介绍系统测试的方法、测试用例及测试结果分析。第5章研究结果与分析呈现系统运行结果,分析舆情数据,提出见解。5.1舆情数据可视化展示通过图表等形式展示舆情数据的分布、趋势等特征。5.2舆情分析结果解读对舆情分析结果进行解读,提出对汽车行业的见解。5.3对比方法分析将本系统与其他舆情分析系统进行对比,分析优劣。第6章结论与展望总结研究成果,提出未来研究方向。6.1研究结论概括本文的主要研究成果及对汽车之家网站舆情分析的贡献。6.2展望指出系统存在的不足及未来改进方向,展望舆情
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