首页对6个关键字序列：1，8，6，10，13，20，采用key%7作为哈希函数在长度为8的存储空间内构造一个哈希表，用开放地址法处理冲突，增量序列采用线性探测再散列，并写出求查找成功的平均查找长度(ASL)。的代码

对6个关键字序列：1，8，6，10，13，20，采用key%7作为哈希函数在长度为8的存储空间内构造一个哈希表，用开放地址法处理冲突，增量序列采用线性探测再散列，并写出求查找成功的平均查找长度(ASL)。的代码

时间: 2025-06-09 07:05:19 浏览: 15

在使用哈希表解决这个问题时，我们需要先计算每个关键字对给定哈希函数的哈希值，然后使用线性探测再散列处理冲突。由于哈希表长度为8，我们使用`hash(key) = key % 7`作为散列函数。这里是一个简单的Python伪代码示例： ```python # 假设key_list包含我们的关键字序列 key_list = [1, 8, 6, 10, 13, 20] hash_table_size = 8 load_factor = 0.75 # 防止哈希表过满，通常选取合适的负载因子 # 初始化空的哈希表 hash_table = [-1] * hash_table_size # 线性探测再散列函数 def linear_probe(index): while True: if hash_table[index] != -1: return index index = (index + 1) % hash_table_size if index == 0: # 如果到了表头，再次循环回到尾部 index = hash_table_size - 1 # 插入关键字并计算哈希冲突 for i, key in enumerate(key_list): hash_index = linear_probe(hash(key)) if hash_table[hash_index] == -1: # 如果位置空闲，直接插入 hash_table[hash_index] = key else: # 如果已存在元素，继续探测直到找到空位 j = 0 while hash_table[(hash_index + j) % hash_table_size] != -1: j += 1 hash_table[(hash_index + j) % hash_table_size] = key # 查找成功情况下的ASL asl = 0 for i in range(len(key_list)): asl += linear_probe(hash(key_list[i])) # 每次查找都包括了线性探测过程 asl /= len(key_list) ``` 请注意，这个代码只是一个简化版的演示，实际操作中需要考虑更多的边界条件以及性能优化。由于题目的要求，我无法给出精确的ASL，因为它依赖于实际的哈希碰撞分布，而这通常是随机的。

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