ii.c语言本质26链表、二叉树和哈希表3哈希表
数据结构第九章--查找-习题及答案
第九章查找一、选择题1•若查找每个记录的概率均等，则在具有n 个记录的连续顺序文件中采用顺序查找法查找一个记录，其平均查找长度ASL 为()。
A ．(n-1)/2B.n/2C.(n+1)/2D.n 2. 下面关于二分查找的叙述正确的是()A. 表必须有序，表可以顺序方式存储，也可以链表方式存储C.表必须有序，而且只能从小到大排列B. 表必须有序且表中数据必须是整型，实型或字符型D.表必须有序，且表只 能以顺序方式存储3. 用二分(对半)查找表的元素的速度比用顺序法() A. 必然快B.必然慢C.相等D.不能确定4. 具有12个关键字的有序表，折半查找的平均查找长度()A.3.1B.4C.2.5D.55．当采用分块查找时，数据的组织方式为()A. 数据分成若干块，每块内数据有序B. 数据分成若干块，每块内数据不必有序，但块间必须有序，每块内最大(或最小)的数据组成索引块C. 数据分成若干块，每块内数据有序，每块内最大(或最小)的数据组成索引块D. 数据分成若干块，每块(除最后一块外)中数据个数需相同6. 二叉查找树的查找效率与二叉树的((1))有关,在((2))时其查找效率最低(1) ：A.高度B.结点的多少C.树型D.结点的位置(2) :A.结点太多B.完全二叉树C.呈单枝树D.结点太复杂。
7. 对大小均为n 的有序表和无序表分别进行顺序查找，在等概率查找的情况下，对于查找失败,它们的平均查找长度是((1)),对于查找成功,他们的平均查找长度是((2))供选择的答案:A.相同的B.不同的9．分别以下列序列构造二叉排序树，与用其它三个序列所构造的结果不同的是()A ．(100，80，90，60，120，110，130)B.(100，120，110，130，80，60，90) C. (100，60，80，90，120，110，130)D.(100，80，60，90，120，130，110)10. 在平衡二叉树中插入一个结点后造成了不平衡，设最低的不平衡结点为A,并已知A 的左孩子的平衡因子为0右孩子的平衡因子为1，则应作()型调整以使其平衡。
c 语言 哈希表
C语言中的哈希表是一种数据结构，用于实现键-值对的存储和检索。
它通过将键映射到数组中的索引来实现高效的查找操作。
在C语言中，哈希表通常使用数组和链表的组合来实现。
一般情况下，哈希表包含一个固定大小的数组，每个数组元素称为一个桶(bucket)。
哈希函数将键映射到数组索引，每个键的哈希函数计算结果都应该是唯一的。
当需要插入一个键值对时，首先通过哈希函数计算键的哈希值，然后将键值对插入到对应索引的桶中。
如果多个键映射到相同的索引，这种情况称为哈希冲突。
为了解决冲突，每个桶通常是一个链表，新的键值对会被插入到链表的头部。
当需要查找一个键时，通过哈希函数计算键的哈希值，然后查找对应索引的桶。
在桶的链表中逐个比较键，直到找到对应的值或者链表结束。
需要注意的是，在哈希表中，哈希函数的设计非常重要，它应该尽可能均匀地将键分布到数组索引中，以减少哈希冲突的概率。
此外，当哈希表的负载因子过高时，即桶中键值对的数量过多，可能会导致性能下降，因此可能需要进行动态调整，例如重新分配更大的数组并重新插入所有键值对。
C语言中可以使用自定义的结构体来表示哈希表，包含数组和链表等成员变量。
操作哈希表的函数可以实现插入、查找、删除等操作，通过调用这些函数来使用哈希表。
总之，哈希表是一种在C语言中实现键-值对存储和检索的数据结构，通过哈希函数将键映射到数组索引，通过数组和链表的组合解决哈希冲突。
数据结构(c语言版)课后习题答案完整版
数据结构(c语言版)课后习题答案完整版数据结构(C语言版)课后习题答案完整版一、数据结构概述数据结构是计算机科学中一个重要的概念，用来组织和存储数据，使之可以高效地访问和操作。
在C语言中，我们可以使用不同的数据结构来解决各种问题。
本文将提供完整版本的C语言数据结构的课后习题答案。
二、顺序表1. 顺序表的定义和基本操作顺序表是一种线性表，其中的元素在物理内存中连续地存储。
在C 语言中，我们可以通过定义结构体和使用指针来实现顺序表。
以下是顺序表的一些基本操作的答案：（1）初始化顺序表```ctypedef struct{int data[MAX_SIZE];int length;} SeqList;void InitList(SeqList *L){L->length = 0;}```（2）插入元素到顺序表中```cbool Insert(SeqList *L, int pos, int elem){if(L->length == MAX_SIZE){return false; // 顺序表已满}if(pos < 1 || pos > L->length + 1){return false; // 位置不合法}for(int i = L->length; i >= pos; i--){L->data[i] = L->data[i-1]; // 向后移动元素 }L->data[pos-1] = elem;L->length++;return true;}```（3）删除顺序表中的元素```cbool Delete(SeqList *L, int pos){if(pos < 1 || pos > L->length){return false; // 位置不合法}for(int i = pos; i < L->length; i++){L->data[i-1] = L->data[i]; // 向前移动元素 }L->length--;return true;}```（4）查找顺序表中的元素```cint Search(SeqList L, int elem){for(int i = 0; i < L.length; i++){if(L.data[i] == elem){return i + 1; // 找到元素，返回位置 }}return -1; // 未找到元素}```2. 顺序表习题解答（1）逆置顺序表```cvoid Reverse(SeqList *L){for(int i = 0; i < L->length / 2; i++){int temp = L->data[i];L->data[i] = L->data[L->length - 1 - i]; L->data[L->length - 1 - i] = temp;}}```（2）顺序表元素去重```cvoid RemoveDuplicates(SeqList *L){for(int i = 0; i < L->length; i++){for(int j = i + 1; j < L->length; j++){if(L->data[i] == L->data[j]){Delete(L, j + 1);j--;}}}}```三、链表1. 单链表单链表是一种常见的链式存储结构，每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。
数据结构与算法分析c语言描述中文答案
数据结构与算法分析c语言描述中文答案一、引言数据结构与算法是计算机科学中非常重要的基础知识，它们为解决实际问题提供了有效的工具和方法。
本文将以C语言描述中文的方式，介绍数据结构与算法分析的基本概念和原理。
二、数据结构1. 数组数组是在内存中连续存储相同类型的数据元素的集合。
在C语言中，可以通过定义数组类型、声明数组变量以及对数组进行操作来实现。
2. 链表链表是一种动态数据结构，它由一系列的节点组成，每个节点包含了数据和一个指向下一个节点的指针。
链表可以是单链表、双链表或循环链表等多种形式。
3. 栈栈是一种遵循“先进后出”（Last-In-First-Out，LIFO）原则的数据结构。
在C语言中，可以通过数组或链表实现栈，同时实现入栈和出栈操作。
4. 队列队列是一种遵循“先进先出”（First-In-First-Out，FIFO）原则的数据结构。
在C语言中，可以通过数组或链表实现队列，同时实现入队和出队操作。
5. 树树是一种非线性的数据结构，它由节点和边组成。
每个节点可以有多个子节点，其中一个节点被称为根节点。
在C语言中，可以通过定义结构体和指针的方式来实现树的表示和操作。
6. 图图是由顶点和边组成的数据结构，它可以用来表示各种实际问题，如社交网络、路网等。
在C语言中，可以通过邻接矩阵或邻接表的方式来表示图，并实现图的遍历和查找等操作。
三、算法分析1. 时间复杂度时间复杂度是用来衡量算法的执行时间随着问题规模增长的趋势。
常见的时间复杂度有O(1)、O(log n)、O(n)、O(n^2)等，其中O表示“量级”。
2. 空间复杂度空间复杂度是用来衡量算法的执行所需的额外内存空间随着问题规模增长的趋势。
常见的空间复杂度有O(1)、O(n)等。
3. 排序算法排序算法是对一组数据按照特定规则进行排序的算法。
常见的排序算法有冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序等，它们的时间复杂度和空间复杂度各不相同。
数据结构C语言版第2版课后习题答案
数据结构C语言版第2版课后习题答案数据结构（C语言版）（第2版）课后习题答案李冬梅2015.3第1章绪论 0第2章线性表 (4)第3章栈和队列 (14)第4章串、数组和广义表 (27)第5章树和二叉树 (34)第6章图 (43)第7章查找 (55)第8章排序 (66)第1章绪论1•简述下列概念：数据、数据元素、数据项、数据对象、数据结构、逻辑结构、存储结构、抽象数据类型。
答案：数据：是客观事物的符号表示，指所有能输入到计算机中并被计算机程序处理的符号的总称。
如数学计算中用到的整数和实数，文本编辑所用到的字符串，多媒体程序处理的图形、图像、声音、动画等通过特殊编码定义后的数据。
数据元素：是数据的基本单位，在计算机中通常作为一个整体进行考虑和处理。
在有些情况下，数据元素也称为元素、结点、记录等。
数据元素用于完整地描述一个对象，如一个学生记录，树中棋盘的一个格局（状态）、图中的一个顶点等。
数据项：是组成数据元素的、有独立含义的、不可分割的最小单位。
例如，学生基本信息表中的学号、姓名、性别等都是数据项。
数据对象：是性质相同的数据元素的集合，是数据的一个子集。
例如：整数数据对象是集合N={0，± 1，±2，…}，字母字符数据对象是集合C={ ‘ A',' B',…，'b'，…，‘ z' }，学生基本信息表也可是一个数据对象。
数据结构：是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。
换句话说，数据结构是带“结构”的数据元素的集合，“结构”就是指数据元素之间存在的关系。
逻辑结构：从逻辑关系上描述数据，它与数据的存储无关，是独立于计算机的。
因此，数据的逻辑结构可以看作是从具体问题抽象出来的数学模型。
存储结构：数据对象在计算机中的存储表示，也称为物理结构。
抽象数据类型：由用户定义的，表示应用问题的数学模型，以及定义在这个模型上的一组操作的总称。
c语言哈希表定义
c语言哈希表定义C语言哈希表哈希表是一种常用的数据结构，它能够高效地存储和访问数据。
在C语言中，我们可以通过自己实现哈希表来满足特定的需求。
本文将介绍C语言中如何定义和使用哈希表。
一、哈希表的定义与原理哈希表是一种根据关键字直接访问内存位置的数据结构，它通过哈希函数将关键字映射到表中的一个位置，从而加快数据的查找速度。
哈希表由一个数组和一个哈希函数组成，数组用于存储数据，哈希函数用于将关键字转换为数组的索引。
二、哈希函数的设计哈希函数的设计十分重要，它应该能够将关键字均匀地映射到数组的不同位置，避免冲突。
常见的哈希函数有余数法、平方取中法、折叠法等。
在C语言中，我们可以根据具体情况选择合适的哈希函数。
三、哈希表的实现在C语言中，我们可以使用结构体来定义哈希表。
首先，我们需要定义一个包含数组和哈希函数的结构体，如下所示：```c#define SIZE 100typedef struct{int key;int value;} Node;typedef struct{Node data[SIZE];int (*hash_func)(int);} HashTable;```其中，SIZE表示哈希表的大小，Node结构体用于存储键值对，HashTable结构体包含一个大小为SIZE的数组和一个哈希函数指针。
接下来，我们需要实现哈希表的初始化、插入、查找和删除等操作。
具体代码如下：```cvoid initHashTable(HashTable *hashTable, int (*hash_func)(int)){hashTable->hash_func = hash_func;}void insert(HashTable *hashTable, int key, int value) {int index = hashTable->hash_func(key);hashTable->data[index].key = key;hashTable->data[index].value = value;}int search(HashTable *hashTable, int key){int index = hashTable->hash_func(key);return hashTable->data[index].value;}void remove(HashTable *hashTable, int key){int index = hashTable->hash_func(key);hashTable->data[index].key = -1;hashTable->data[index].value = -1;}```四、哈希表的使用示例下面我们以学生信息管理系统为例，演示哈希表的使用。
2019年中国科学院大学862计算机学科综合考研大纲与参考书目
2019年中国科学院大学862计算机学科综合(非专业)考研初试大纲《计算机学科综合(非专业)》考试大纲本《计算机学科综合(非专业)》考试大纲适用于中国科学院大学非计算机科学与技术一级学科下各专业的硕士研究生入学考试。
《计算机学科综合(非专业)》主要内容包括数据结构、操作系统和计算机网络三大部分。
要求考生对计算机科学与技术及相关学科的基本概念有较深入、系统的理解;掌握各种数据结构的定义和实现算法;掌握操作系统和计算机网络所涉及的关键内容，并具有综合运用所学知识分析问题和解决问题的能力。
一、考试内容数据结构1、绪论(1)数据结构的基本概念，数据的逻辑结构、存储结构。
(2)算法的定义、算法的基本特性以及算法分析的基本概念。
2、线性表(1)线性关系、线性表的定义，线性表的基本操作。
(2)线性表的顺序存储结构与链式存储结构(包括单链表、循环链表和双向链表)的构造原理。
在以上两种存储结构上对线性表实施的最主要的操作(包括三种链表的建立、插入和删除、检索等)的算法设计。
3、堆栈与队列(1)堆栈与队列的基本概念、基本操作。
(2)堆栈与队列的顺序存储结构与链式存储结构的构造原理。
(3)在不同存储结构的基础上对堆栈与队列实施插入与删除等基本操作对应的算法设计。
4、串(1)串的基本概念、串的基本操作和存储结构。
(2)串的模式匹配算法和改进的KMP算法5、数组和广义表(1)数组的概念，以及表示和实现(2)矩阵(对称矩阵和稀疏矩阵)的压缩存储(3)广义表的基本概念6、树与二叉树(1)树的定义和性质(2)二叉树的概念、性质和实现(3)遍历二叉树和线索二叉树(4)树和森林(5)赫夫曼树及其应用(6)回溯法与树的遍历(7)树的计数7、图(1)图的定义，基本概念，图的分类，常用名词术语。
(2)图的邻接矩阵存储方法、邻接表存储方法的构造原理。
(3)图的遍历操作。
(4)图的连通性、最小生成树(5)最短路径的计算(6)AOV网与拓扑排序。
c实现的hash表-概述说明以及解释
c实现的hash表-概述说明以及解释1.引言1.1 概述在计算机科学中，哈希表（Hash Table），又被称为散列表，是一种常用的数据结构。
它能够以常数时间复杂度（O(1)）来实现插入、删除和查找等操作，因此具有高效的特性。
哈希表通过哈希函数将键（key）映射到一个固定大小的数组（通常称为哈希表）。
通过这种映射关系，我们可以在数组中快速访问到对应的值（value）。
常见的应用场景包括缓存系统、数据库索引、编译器符号表等。
相对于其他数据结构，哈希表具有以下优点：1. 高效的插入、删除和查找操作：哈希表在插入、删除和查找数据时以常数时间复杂度进行操作，无论数据量大小，都能快速地完成操作。
2. 高效的存储和检索：通过哈希函数的映射关系，哈希表能够将键值对存储在数组中，可以通过键快速地找到对应的值。
3. 空间效率高：哈希表通过哈希函数将键映射到数组下标，能够充分利用存储空间，避免冗余的存储。
然而，哈希表也存在一些局限性：1. 冲突问题：由于哈希函数的映射关系是将多个键映射到同一个数组下标上，可能会导致冲突。
解决冲突问题的常见方法包括链地址法（Chaining）和开放定址法（Open Addressing）等。
2. 内存消耗：由于哈希表需要维护额外的空间来存储映射关系，所以相比于其他数据结构来说，可能会占用较多的内存。
本篇长文将重点介绍C语言实现哈希表的方法。
我们将首先讨论哈希表的定义和实现原理，然后详细介绍在C语言中如何实现一个高效的哈希表。
最后，我们将总结哈希表的优势，对比其他数据结构，并展望哈希表在未来的发展前景。
通过本文的学习，读者将能够深入理解哈希表的底层实现原理，并学会如何在C语言中利用哈希表解决实际问题。
1.2 文章结构本文将围绕C语言实现的hash表展开讨论，并按照以下结构进行组织。
引言部分将对hash表进行概述，介绍hash表的基本概念、作用以及其在实际应用中的重要性。
同时，引言部分还会阐述本文的目的，即通过C语言实现的hash表，来探讨其实现原理、方法以及与其他数据结构的对比。
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第 26 章链表、二叉树和哈希表
3. 哈希表
下图示意了哈希表（Hash Table）这种数据结构。
图 26.12. 哈希表
如上图所示，首先分配一个指针数组，数组的每个元素是一个链表的头指针，每个链表称为一个槽（Slot）。
哪个数据应该放入哪个槽中由哈希函数决定，在这个例子中我们简单地选取哈希函数h(x) = x % 11，这样任意数据x都可以映射成0~10之间的一个数，就是槽的编号，将数据放入某个槽的操作就是链表的插入操作。
如果每个槽里至多只有一个数据，可以想像这种情况下search、insert和delete 操作的时间复杂度都是O(1)，但有时会有多个数据被哈希函数映射到同一个槽中，这称为碰撞（Collision），设计一个好的哈希函数可以把数据比较均匀地分布到各个槽中，尽量避免碰撞。
如果能把n个数据比较均匀地分布到m个槽中，每个糟里约有n/m个数据，则search、insert和delete和操作的时间复杂度都是O(n/m)，如果n和m的比是常数，则时间复杂度仍然是O(1)。
一般来说，要处理的数据越多，构造哈希表时分配的槽也应该越多，所以n和m成正比这个假设是成立的。
请读者自己编写程序构造这样一个哈希表，并实现search、insert和delete
操作。
如果用我们学过的各种数据结构来表示n个数据的集合，下表是search、insert 和delete操作在平均情况下的时间复杂度比较。
表 26.1. 各种数据结构的search、insert和delete操作在平均情况下的时间复杂度比较
数据结构search insert delete
O(n)，有序数组折半查找是O(lgn)O(n)O(n)
数组
双向链表O(n)O(1)O(1)
排序二叉树O(lgn)O(lgn)O(lgn)
哈希表（n与槽数m成正比）O(1)O(1)O(1)
习题
1、统计一个文本文件中每个单词的出现次数，然后按出现次数排序并打印输出。
单词由连续的英文字母组成，不区分大小写。
2、实现一个函数求两个数组的交集：size_t intersect(const int a[], size_t nmema, const int b[], size_t nmemb, int c[], size_t nmemc);。
数组元素是32位int型的。
数组a有nmema个元素且各不相同，数组b有nmemb个元素且各不相同。
要求找出数组a和数组b的交集保存到数组c中，nmemc是数组c 的最大长度，返回值表示交集中实际有多少个元素，如果交集中实际的元素数量超过了nmemc则返回nmemc个元素。
数组a和数组b的元素数量可能会很大（比如上百万个），需要设计尽可能快的算法。