PTA 11-散列1 电话聊天狂人

本文介绍如何使用散列表解决实际问题,通过分析大量手机用户通话记录,找出通话次数最多的拨打者,包括可能的并列狂人及其通话次数。

PTA 11-散列1 电话聊天狂人


给定大量手机用户通话记录,找出其中通话次数最多的聊天狂人。

输入格式:
输入首先给出正整数N(≤10^5 ),为通话记录条数。随后N行,每行给出一条通话记录。简单起见,这里只列出拨出方和接收方的11位数字构成的手机号码,其中以空格分隔。

输出格式:
在一行中给出聊天狂人的手机号码及其通话次数,其间以空格分隔。如果这样的人不唯一,则输出狂人中最小的号码及其通话次数,并且附加给出并列狂人的人数。

输入样例:
4
13005711862 13588625832
13505711862 13088625832
13588625832 18087925832
15005713862 13588625832
结尾无空行

输出样例:
13588625832 3
结尾无空行

思路

1.用map代表散列表存储电话和打的次数
2.遍历map,找值最大的记录下来,再寻找是否有相同次数的,有则比较number的大小,count++

Code

#include<iostream>
#include<map>
#include<string.h>
using namespace std;
map<string,int> mp;

int main(){
    int N;
    scanf("%d",&N);
    string str;
    for(int i=0;i<N;i++){
        cin>>str;
        mp[str]++;
        cin>>str;
        mp[str]++;
    }
    string number="99999999999";
    int calltimes=-1,count=0;
    for(map<string,int>::iterator it=mp.begin();it!=mp.end();it++){
        if(calltimes<it->second){
            calltimes=it->second;
            count=1;
            number=it->first;
        }else if(calltimes==it->second){
            string temp=it->first;
            if(temp<number){
                number=temp;
            }
            count++;
        }
    }
    cout<<number<<" "<<calltimes;
    if(count>1){
        printf(" %d\n",count);
    }else{
         printf("\n");
    }
    return 0;
}
### 关于英文字典散列的实现与分析 #### 散列表的概念 散列表是一种基于键值存储数据的数据结构,其核心思想是通过哈希函数将键映射到表中的一个位置来访问记录或数据项。当不同的关键字被映射到同一个地址时,就会发生哈希冲突[^1]。 #### 哈希冲突处理方法 对于哈希冲突,常见的解决方案有链地址法、开放地址法等。其中开放地址法又分为线性探测、二次探测以及双重哈希等方式。在本题中提到的是平方探测法,即使用增量序列 \(d_i = i \times i\) 来解决冲突[^2]。 #### 题目解析:PTA 7-6 英文字典散列表实现 假设题目要求设计一个简单的英文字典散列表,用于存储单词及其定义。以下是可能的设计思路: 1. **哈希函数的选择** 对于字符串类型的键(如英文单词),可以采用如下方式构建哈希函数: ```python def hash_function(word, table_size): h = 0 for char in word: h = (h * 31 + ord(char)) % table_size return h ``` 这里选择了质数 `31` 作为乘子,因为实验表明它能有效减少冲突的概率[^3]。 2. **冲突解决策略** 使用开放地址法中的平方探测法。具体来说,在遇到冲突时按照以下公式计算新的索引: \[ h_i = (h_0 + d_i) \% m,\quad d_i = i^2 \] 其中 \(i\) 是尝试次数,\(m\) 是散列表大小。 3. **插入操作** 插入新元素时需先计算初始哈希值,并逐步试探直至找到空闲槽位或将要覆盖的目标元素。 4. **查找操作** 查找过程类似于插入逻辑,只需判断当前槽位是否匹配目标即可;若未发现则返回 “not found”。 5. **删除标记机制** 如果支持动态增删功能,则需要注意已占用但又被移除的位置应特殊标注以便后续再利用这些空间而不影响其他成员定位准确性。 #### 示例代码片段 下面给出一段伪代码展示如何完成上述任务的一部分——向散列表添加项目的过程: ```python class HashTable: def __init__(self, size): self.size = size self.table = [None]*size def insert(self, key, value): index = hash_function(key,self.size) attempt = 0 while True: probe_index = (index + attempt**2 )%self.size if not self.table[probe_index]: self.table[probe_index]=(key,value) break elif self.table[probe_index][0]==key: # Update existing entry. self.table[probe_index]= (key,value) break else: attempt +=1 def search(ht,key): ... ```
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