PTA 11-散列3 QQ帐户的申请与登陆

该文主要描述了一个简化版的QQ账号申请和登录系统,其中账号为不超过10位的整数,密码长度在6到16位之间。系统会根据用户输入的指令判断是新账号申请还是老账号登录,并根据账号是否存在、密码是否正确给出相应反馈。代码使用了C++编程,通过map数据结构来存储账号和密码信息。

PTA 11-散列3 QQ帐户的申请与登陆


实现QQ新帐户申请和老帐户登陆的简化版功能。最大挑战是:据说现在的QQ号码已经有10位数了。

输入格式:
输入首先给出一个正整数N(≤10
5
),随后给出N行指令。每行指令的格式为:“命令符(空格)QQ号码(空格)密码”。其中命令符为“N”(代表New)时表示要新申请一个QQ号,后面是新帐户的号码和密码;命令符为“L”(代表Login)时表示是老帐户登陆,后面是登陆信息。QQ号码为一个不超过10位、但大于1000(据说QQ老总的号码是1001)的整数。密码为不小于6位、不超过16位、且不包含空格的字符串。

输出格式:
针对每条指令,给出相应的信息:

1)若新申请帐户成功,则输出“New: OK”;
2)若新申请的号码已经存在,则输出“ERROR: Exist”;
3)若老帐户登陆成功,则输出“Login: OK”;
4)若老帐户QQ号码不存在,则输出“ERROR: Not Exist”;
5)若老帐户密码错误,则输出“ERROR: Wrong PW”。

输入样例:
5
L 1234567890 myQQ@qq.com
N 1234567890 myQQ@qq.com
N 1234567890 myQQ@qq.com
L 1234567890 myQQ@qq
L 1234567890 myQQ@qq.com
结尾无空行

输出样例:
ERROR: Not Exist
New: OK
ERROR: Exist
ERROR: Wrong PW
Login: OK
结尾无空行

注意

map中的count函数的使用是本题的关键
mp.count(id)==?
用来判断这个map中key=id的个数

Code

#include<iostream>
#include<map>
using namespace std;
map<string,string>mp;
int main(){
    int N;
    scanf("%d",&N);
    char op;
    string id,pw;
    for(int i=0;i<N;i++){
        cin>>op>>id>>pw;
        if(op=='L'&&mp.count(id)==0){//想登陆,但是还没新建
            printf("ERROR: Not Exist\n");
        }else if(op=='N'&&mp.count(id)==0){//第一次新建账户
            mp[id]=pw;
            printf("New: OK\n");
        }else if(op=='N'&&mp.count(id)==1){//不是第一次新建账户
            printf("ERROR: Exist\n");
        }else if(op=='L'&&mp.count(id)==1&&pw!=mp[id]){//账户已经存在,登录,密码错误
            printf("ERROR: Wrong PW\n");
        }else if(op=='L'&&mp.count(id)==1&&pw==mp[id]){//账户已经存在,登录,密码正确
            printf("Login: OK\n");
        }
    }
    return 0;
}
### 关于英文字典散列的实现分析 #### 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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