首页设有一组关键字{9,01,23,14,55,20,84,27}，采用哈希函数：H（key）=key mod 7 ，表长为10，用开放地址法的二次探测再散列方法Hi=(H(key)+di) mod 10(di=12,22,32,…,)解决冲突。计算查找成功的平均查找长度为（）。

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时间: 2023-09-27 16:04:46 浏览: 301

首先要构建哈希表，根据哈希函数，将关键字映射到对应的位置上： |位置|关键字| |--|--| |0|55| |1|01| |2|9| |3|84| |4|14| |5|23| |6|27| |7|| |8|20| |9|| 其中，位置7和位置9都没有被占用，这是为了方便计算而添加的。接下来，我们以关键字14为例，演示一次查找过程： 1. 根据哈希函数计算出该关键字的位置：H(14) = 14 mod 7 = 0； 2. 在位置0处找到关键字55，与要查找的关键字14不一致，需要继续查找； 3. 根据二次探测再散列方法，计算出下一个探测位置：H(14) + d1^2 = 0 + 12 = 1； 4. 在位置1处找到关键字01，与要查找的关键字14不一致，需要继续查找； 5. 根据二次探测再散列方法，计算出下一个探测位置：H(14) + d2^2 = 0 + 22 = 4； 6. 在位置4处找到关键字14，与要查找的关键字一致，查找成功。由此可见，查找成功的平均查找长度需要考虑两种情况：查找成功和查找失败。在本题中，查找失败的情况是没有找到要查找的关键字，需要一直探测到一个空位置才能结束查找。设关键字总数为n，则查找成功的概率为1/n，查找失败的概率为(n-1)/n。对于查找成功的情况，平均查找长度为1；对于查找失败的情况，平均查找长度为(1+1/2+1/3+...+1/(n-1))。根据题目中的数据，n=8，因此查找失败的平均查找长度为(1+1/2+1/3+...+1/7)≈2.8284。综合考虑查找成功和查找失败的情况，平均查找长度为1/n + (n-1)/n * (1+1/2+1/3+...+1/(n-1))。带入数据，得到平均查找长度为1/8 + 7/8 * 2.8284 ≈ 2.5858。因此，答案为2.5858。

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keys = [9, 1, 23, 14, 55, 20, 84, 27] hash_table = [None] * 11 for key in keys: insert(hash_table, key) # 查找关键字27 if search(hash_table, 27): print("27存在于哈希表中") else: print("27不存在于...

设有一组关键字{9,1,23,14,55,20,84,27}，采用哈希函数：H（key）=key mod 7 ，表长为10，用开放地址法的线性探测再散列方法解决冲突。要求：对该关键字序列构造哈希表。计算查找成功,失败的平均查找长度。依次给出哈希表地址0--9单元的值

首先，按照哈希函数 H(key) = key mod 7，对关键字进行哈希，得到以下结果： | 关键字 | 哈希值 | | ------ | ------ | | 9 | 2 | | 1 | 1 | | 23 | 2 | | 14 | 0 | | 55 | 6 | | 20 | 6 | | 84 | 7 | | 27 | 6 | ...

设有一组关键字（19，1，23，14，55，20，84，27，68，11，10，77），其哈希函数为h(key)=key % 13。采用开放地址法的线性探测法解决冲突，试在0～18的哈希表中对该关键字序列构造哈希表，并求在成功和不成功情况下的平均查找长度。（参考答案： 23/12=1.92 58/13=4.46）

首先，根据哈希函数h(key)=key % 13，可以得到以下哈希表： 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 --------------------------------------------------- 1 14 23 55 20 84 27 68 77 11 10 接下来，对每个关键字...

1. 假设一棵二叉排序树的关键字为单个字母，其后序遍历序列为ACDBFIJHGE，回答以下问题：（1）画出该二叉排序树；（2）求在等概率下的查找成功的平均查找长度。（3）求在等概率下的查找不成功的平均查找长度。 2. 设有一组关键字（19，1，23，14，55，20，84，27，68，11，10，77），其哈希函数为h(key)=key % 13。采用开放地址法的线性探测法解决冲突，试在0～18的哈希表中对该关键字序列构造哈希表，并求在成功和不成功情况下的平均查找长度。（参考答案： 23/12=1.92 58/13=4.46）

1 14 84 27 68 11 55 20 23 19 10 - - - - - - - 77 对于查找成功的情况，平均查找长度为 L = (1+1+1+1+1+1+1+1+1+1+1+1)/12 = 1。对于查找不成功的情况，平均查找长度为 L = (1+2+3+4+5+6+7+8+9+10+11+12)/...

散列表的地址区间为0~15,散列函数为H(key)=key%13。设有一组关键字{19,01,23,14,55,20,84}, 采用线性探测法解决冲突,依次存放在散列表中。问: 1)元素84存放在散列表中的地址是多少? 2)搜索元素84需要的比较次数是多少?

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10.设有一组关键字{19，1，23，14，55，20，84，27，68，11，10，77}，其哈希函数为h(key)=key % 13。采用开放地址法的线性探测法解决冲突，试在0～18的哈希表中对该关键字序列构造哈希表，并求在成功和不成功情况下的平均查找长度。 (1) 填空题构建出哈希表如表1所示。表中探测次数为相应关键字成功查找时所需比较关键字的次数。请将上表中标序号的地方填写完整，左边一列在“key、下标”这两个词中选：(a)；(b)；右边各列填数据，空缺的地方填小写的a： (0)~(9)依次为（请直接写出数据或字母a，中间以一个空格隔开，如1 2 a 3 4 a 5，不用加其他符号，下面的填写也用同样的规则）； (20)~(38)依次为。由上表可求出ASL成功=，求的过程中所用分母为。第1空: 下标第2空: key 第3空: 第4空: 第5空: 第6空: (2) 填空题查找不成功表示在表中未找到指定关键字的记录，可得到如表2所示结果。表2 不成功查找的探测次数表2除最后一行外，其他同表1，不用填；只在最后一行填数据。 (20)~(38)依次为。由上表可求出ASL不成功=__，求的过程中所用分母为。第1空: 第2空: 第3空:

(0) 55 1 14 27 68 11 77 a 19 20 (1) 1 84 a a a a a a a a (2) 23 a a a a a a a a a (3) 14 a a a a a a a a a (4) a a a a a a a a a a (5) 19 a a a a a a a a a (6) a a a a a a a a a a (7) a a a a a a a a ...

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小巧实用的多语言代码行统计工具

### 代码行统计工具知识点总结代码行统计工具是软件开发过程中用于计算源代码文件中代码行数的实用软件工具。代码行（Line of Code, LOC）是衡量软件大小和复杂度的一种基本指标。这种统计可以手动进行，但效率低下且容易出错。因此，开发出了多种自动化工具来完成这项任务，以便更加高效、准确地计算代码量。 #### 标题知识点 - **各种语言的支持：** 这说明工具能够支持多种编程语言，不仅限于某一特定语言。这可能意味着该工具能够识别不同语言的语法结构，包括关键字、注释规则和代码块的开始和结束符号。 - **工具的轻巧性：** “工具很小”通常指的是该工具具有较低的系统要求和较小的安装包体积。这意味着它易于安装和运行，不会占用太多的磁盘空间和内存资源。 - **简单实用：** 指的是该工具拥有简洁的用户界面和直观的操作流程。用户无需复杂的学习或配置就能上手使用。 - **容易操作：** 暗示着工具提供的交互简单明了，可能包括命令行操作、图形界面操作或拖放功能等。用户可以通过简单的步骤完成代码行的统计任务。 #### 描述知识点 - **自动化统计：** 描述强调了自动化的能力，自动统计可以大大提高效率，减少人为错误，并能快速提供统计结果。 - **易于使用：** 描述再次强调工具的易用性，强调即便是对计算机不太熟悉的用户也能够轻松使用该工具。 #### 标签知识点 - **代码行统计：** 通过标签“代码行统计”我们可以明确知道工具的主要功能是统计代码行数。在软件工程中，代码行统计常用于项目估算、生产率分析、成本计算和质量保证等。 #### 压缩包子文件的文件名称列表知识点 - **CountLines.exe：** 这是代码行统计工具的可执行文件名。"exe"文件扩展名表示这是一个在Windows操作系统上运行的可执行程序。 ### 代码行统计工具的应用场景 #### 1. 项目管理与规划 - **项目估算：** 开发者和项目经理可以根据代码行数来估计开发时间和成本。例如，某些公司可能会有自己的生产率标准，即每个开发人员每天平均能写多少行有效代码。 - **生产率分析：** 长期跟踪代码行数可以帮助分析团队和个人的生产率。 #### 2. 质量保证 - **代码审查：** 在代码审查的过程中，代码行统计可以作为评估代码质量的辅助手段。过于复杂的代码可能需要重构，而代码行统计可以提供参考数据。 - **测试覆盖率：** 统计代码行数也可以帮助测试人员了解测试覆盖的范围，以保证测试的充分性。 #### 3. 版本控制与维护 - **变更影响分析：** 当需要对代码库进行修改时，代码行统计有助于评估这些修改可能影响的代码量。 - **维护成本：** 统计代码行数有助于估算未来维护代码所需的资源和成本。 #### 4. 代码重构 - **识别冗余代码：** 过多的代码行可能意味着存在重复代码或不必要的复杂性。通过统计分析可以找到需要重构的代码段。 ### 工具的使用注意事项 - **注释代码的处理：** 工具应能识别注释代码行，并在统计时给予适当的处理，通常注释行不应计入代码行数。 - **空白行的处理：** 空白行在统计时通常也会被排除，因为它们不包含任何执行代码。 - **跨语言项目的统计：** 对于涉及多种编程语言的项目，工具需要能够区分不同语言的代码，并分别进行统计。 - **准确性：** 工具在统计时需要考虑代码的结构，避免将不属于代码的文本计入行数统计。 ### 结语代码行统计工具是软件开发和管理中不可或缺的辅助工具。通过这些工具，开发者可以更高效地进行代码管理、项目规划、质量和维护任务。但需要强调的是，代码行数只是衡量代码质量和项目规模的指标之一，应当结合其他度量标准如功能点分析、代码复杂度分析等综合评估。

【性能测试基准】：为RK3588选择合适的NVMe性能测试工具指南

# 1. NVMe性能测试基础 ## 1.1 NVMe协议简介 NVMe，全称为Non-Volatile Memory Express，是专为固态驱动器设计的逻辑设备接口规范。与传统的SATA接口相比，NVMe通过使用PCI Express（PCIe）总线，大大提高了存储设备的数据吞吐量和IOPS（每秒输入输出操作次数），特别适合于高速的固态存储设备。

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JQuery三季深入学习笔记合集

### JQuery学习笔记合集知识点概述 JQuery是目前前端开发中最流行的JavaScript库之一，它极大地简化了JavaScript编程，特别是在HTML文档遍历和操作、事件处理、动画以及Ajax交互方面。以下是关于“JQuery学习笔记合集”中所涉及知识点的详细说明。 #### 标题知识点解析 - **JQuery学习笔记合集** 该标题表明我们即将讨论的内容是对JQuery学习的总结和记录，涵盖了JQuery的核心概念、常用方法和最佳实践。由于提到了“合集”，这暗示了本学习笔记可能是对JQuery多方面内容的综合整理，不仅包含基础的语法和使用方法，还可能包括高级技巧和实际开发中的问题解决。 #### 描述知识点解析 - **总共三季,深入浅出的介绍JQuery的应用。** 描述中的“总共三季”意味着整个学习笔记被分为三个部分或章节，每一季都可能涵盖不同级别的内容，从基础到进阶逐步深入。"深入浅出的介绍JQuery的应用"则暗示着在编写这些笔记时，作者采取了易理解的方式，使得即使是初学者也能够通过这些笔记掌握JQuery的使用。"深入浅出"是教育和培训中一个重要的原则，尤其是对于复杂的技术内容，需要逐步引导学习者从基础概念理解到能够解决实际问题。 #### 标签知识点解析 - **JQuery, Javascript, 学习笔记** 标签中列出了三个关键词：JQuery、Javascript和学习笔记。这些标签揭示了笔记的焦点主题和内容范围。 - **JQuery**：作为标题的主要内容，这表明学习笔记会集中在JQuery的使用上，包括其API的介绍、选择器、事件处理、动画效果、AJAX操作等。 - **Javascript**：作为JQuery的基础，Javascript是前端开发的灵魂，JQuery本质上是Javascript库。因此，笔记中可能也会涵盖一些Javascript的基础知识，以及如何与JQuery结合使用。 - **学习笔记**：表示这些文档是个人学习过程中的记录，它可能包含了代码示例、练习题、常见问题解答、个人心得等。通过这些笔记，学习者可以快速了解JQuery的使用，并可作为复习和参考材料。 #### 压缩包子文件的文件名称列表解析 - **jQ学习第三季.rar、jQ学习第二季(1).rar、jQ学习第一季.rar、jQ学习第二季(3).rar、jQ学习第二季(2).rar** 这部分提供的文件名称列表揭示了JQuery学习笔记合集的组织结构。文件按照季节进行划分，暗示了内容的分批安排，可能是按照学习进度或者JQuery的难易程度来划分。每个季节又可能细分为不同的主题或小节，比如“第二季(1)”、“第二季(2)”和“第二季(3)”，这表明了在第二季中包含了三个不同方面的内容。文件的扩展名为“.rar”，意味着这些文档被打包并压缩，可能是为了方便存储和传输。通过这些文件名，我们可以推测： - 第一季可能涵盖了JQuery的入门知识，包括选择器、基本操作、事件绑定、基本效果等。 - 第二季可能深入讨论了JQuery的高级功能，如动画、高级选择器、DOM操作、数据存储等。 - 第三季则可能专注于JQuery的整合与优化，以及与其他前端技术（如HTML5、CSS3）的协同工作，或者探讨JQuery插件开发等更高级的主题。综上所述，"JQuery学习笔记合集"不仅是对JQuery技能的一个系统性学习总结，也为我们提供了一个从基础到高级的应用路线图，非常适合希望通过JQuery来增强JavaScript编程能力的前端开发者使用。通过这些精心整理的学习笔记，我们可以更加高效地掌握JQuery，从而在实际开发中更加游刃有余。

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