实验十一：散列表实验

简介：
本实验通过设计和实现散列表，探索哈希函数的选择、冲突解决策略及其对数据结构性能的影响，提升学生在实际问题中的应用能力。 ### 问题描述 对于给定的一组关键码（Key），分别采用线性探测法和拉链法建立散列表，并在两种方法构建的散列表中查找特定的关键码k，比较这两种方法的时间性能与空间性能。 ### 基本要求 1. 使用线性探测法处理冲突来创建闭散列表； 2. 通过拉链法解决冲突以创建开散列表； 3. 设计合理的测试数据集，用于对比两种方法的查找效率。 在实验中，我们需要实现以下功能： - **使用线性探测法建立闭散列表**：这包括定义一个合适的散列函数、处理冲突时寻找下一个可用位置的方法，并确保所有关键码被正确插入。此外，在进行搜索操作时能够通过线性探测找到目标键。 - **用拉链法创建开散列表**：需要实现存储结构（例如，每个数组元素是一个链表的头），定义合适的散列函数以及在发生冲突的情况下将数据添加到相应的链表中。 为了评估两种方法的表现，我们需要设计一组测试案例。这些测试应该涵盖不同的情况——从均匀分布的数据集到集中分布在特定区域的关键码等，并通过计算平均查找时间、比较搜索次数及分析内存使用来评价它们的性能差异。 程序代码结构如下： - **闭散列表**：`HashTable` 类定义了创建和查询操作，包括 `CreatHash` 和 `SearchHash` 函数。其中，`CreatHash` 负责根据用户提供的参数生成散列表，并利用线性探测法解决冲突；而 `SearchHash` 则用于查找指定的关键码并返回搜索次数。 - **开散列表**：与闭散列表类似，但需要额外定义链表节点结构以支持拉链法。在进行查找时，将遍历相应的链表而不是简单的数组索引。 通过实验可以得出结论，在冲突较少或数据分布均匀的情况下，线性探测法可能更为高效；而在频繁发生冲突或者非均匀的数据分布下，则拉链法则通常能提供更好的性能表现。然而，由于每个节点都需要额外的存储空间，因此在某些场景中开散列表的空间利用率可能会低于闭散列表。 综上所述，在实际应用中选择何种策略取决于具体的内存限制和数据特性等因素。通过实验可以更深入地理解这些概念，并为未来的软件开发做出更加合理的选择。