散了,剩下的

这两天,有的人离开了公司,有的人选择留下。

其实,当初我也有走的想法;或许,当初的某个想法是错的吧。

既然做出了这样的选择,本来是不该懊悔什么的,只是,该追求的事情,似乎都渐渐地冷落了。

就像是说,人不是全能的。

而我这般粗俗不堪的人,更是差劲到几点。

我只想说,你们走了,是你们的选择;不管到哪,都希望你们依旧过得很好。

我只想说,留下的我们,务必要体现我们的价值,只有这样,才会说,我们留下是值得的。

我只想说,我期待的美好未来,我还是要去争取。

以前的兴趣,只能委屈你们等待我几年了;或许,你们就这样一直等待。。。

<think>嗯,用户想了解散列表的建立方法以及如何实现其数据结构。首先,我得回忆一下列表的基本概念。列表,也叫哈希表,是通过列函数将关键字映射到表中的位置来实现快速查找的数据结构。根据之前学过的内容,好的列函数需要满足计算简单、分布均匀等原则[^1]。 那具体怎么构建呢?首先,列表的结构需要一个数组来存储数据,可能还需要处理冲突的方法,比如链地址法或者开放地址法。用户给的引用里提到处理冲突的方法和装填因子会影响查找效率[^2][^3]。所以,在实现的时候,需要确定使用哪种冲突解决方法。比如,链地址法每个槽位是一个链表,而开放地址法则会探测其他位置。 然后,列函数的设计是关键。比如,取余法比较简单,适合整数关键字。如果是字符串的话,可能需要用字符的ASCII码加权求和再取余。例如,用户提到的引用[^1]里强调列函数要分布均匀,所以在实现时要确保列函数能尽量均匀分布键值对,减少冲突。 接下来,插入操作的逻辑。插入时,先计算列值,然后根据冲突处理方法处理。比如链地址法就直接添加到链表头部,而开放地址法可能需要线性探测找到空位。用户提供的示例代码是链地址法的Python实现,所以可能需要参考那个结构。 删除操作的话,如果是链地址法,直接找到对应的链表节点删除即可。但如果是开放地址法,可能需要标记删除的位置,避免影响后续查找。引用[^4]中的运行结果显示了删除元素后的状态,看起来像是链地址法,因为删除36后,槽3的链表只剩下80和58。 装填因子α也需要考虑,当元素过多时,需要扩容,重新列所有元素。这会影响到性能,所以动态调整列表的大小是必要的。不过,用户的问题主要是建立方法,可能在初始实现阶段可以暂时不考虑自动扩容,但需要说明装填因子的影响。 现在,如何将这些步骤用代码实现呢?比如,定义一个HashTable类,内部有一个数组,每个元素是一个链表(链地址法)。列函数用简单的取余法,处理冲突用链表连接。插入时计算索引,添加到链表头部。查找和删除类似,遍历链表。 需要注意的是,代码示例中的删除操作是否正确处理了各种情况,比如元素不存在的情况。用户提供的引用[^4]中,删除36后链表中不再有该元素,说明代码需要能够找到并删除节点。 可能用户还关心如何处理不同类型的键,比如字符串,这时候需要设计相应的列函数。例如,对于字符串,可以将每个字符的ASCII码乘以一个权值累加,再取余。 总结一下,实现列表的步骤包括:选择列函数,确定冲突处理方法,设计数据结构(数组+链表),实现插入、查找、删除操作,并考虑装填因子和扩容机制。现在需要将这些步骤用清晰的中文解释,并给出代码示例,同时生成相关问题。</think>### 列表的建立方法及实现 #### 一、数据结构设计 列表的核心是通过**数组+冲突处理方法**实现。以下是两种常见实现方式: 1. **链地址法**:数组每个槽位存储链表头节点,冲突元素直接添加到链表中 2. **开放地址法**:所有元素直接存储在数组中,通过线性探测/二次探测寻找空位 以链地址法为例,数据结构定义如下: ```python class HashTable: def __init__(self, size=11): # 初始大小通常取质数以减少冲突 self.size = size self.slots = [[] for _ in range(size)] # 每个槽位是链表 ``` #### 二、列函数设计 关键:保证计算简单且分布均匀。常用方法: 1. **取余法**:$h(key) = key \% size$(适合整数型键) 2. **字符串处理**:$h(str) = (\sum_{i=0}^{n-1} ord(str[i]) \times 31^i) \% size$ ```python def hash_function(self, key): # 整数键直接取余 if isinstance(key, int): return key % self.size # 字符串键加权求和 elif isinstance(key, str): total = 0 for i, char in enumerate(key): total += ord(char) * (31 ** i) return total % self.size ``` #### 三、插入操作实现 ```python def insert(self, key, value): hash_idx = self.hash_function(key) bucket = self.slots[hash_idx] # 检查是否已存在相同键 for i, (k, v) in enumerate(bucket): if k == key: bucket[i] = (key, value) # 更新已有键值对 return bucket.append((key, value)) # 添加到链表尾部 ``` #### 四、查找与删除操作 ```python def get(self, key): hash_idx = self.hash_function(key) for k, v in self.slots[hash_idx]: if k == key: return v raise KeyError(f"Key {key} not found") def remove(self, key): hash_idx = self.hash_function(key) bucket = self.slots[hash_idx] for i, (k, v) in enumerate(bucket): if k == key: del bucket[i] # 直接删除链表节点 return raise KeyError(f"Key {key} not found") ``` #### 五、性能优化要点 1. **装填因子控制**:当$α = n/size > 0.7$时需扩容重建 2. **动态扩容**:新大小取大于当前容量2倍的最小质数 3. **冲突处理优化**:链表过长时可转换为红黑树(如Java HashMap) #### 六、完整示例验证 参考引用的测试结果,使用链地址法时: - 插入36后槽位3包含[80,58,36] - 删除36后链表变为[80,58] ---
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