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将以上 C 语言代码转换为 Python 语言可能需要对哈希表和其他数据结构进行重新实现。
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如果文字的格式，规律差不多，你就查找替换功能，删除其中的汉字及冒号，留下分号作为分列的标志，瑞在数据菜单中选择分列，选择按分号分隔。
1-1 试利用栈的基本操作编写，按深度优先搜索策略遍历一个强连通图的非递归形式的算法。算法中不规定具体的存储结构，而将图Graph看成是一种抽象的数据类型。
由α=（表中添入的记录数）/（哈希表的长度）所以 哈希表的长度=100/α=125 取表长=150；（3） 选取哈希函数 H(key)=key MOD 149 (4) key 的选取方法。
开放地址法 开放地执法有一个公式：Hi=(H(key)+di) MOD m i=1，2，…，k(k=m-1)其中，m为哈希表的表长。di 是产生冲突的时候的增量序列。如果di值可能为1，2，3，…m-1，称线性探测再散列。
int a=560，b，c；b=a/60；c=a%60；printf(把560分钟换算成用小时和分钟表示时为%d小时%d分钟\n，b，c)；} /*2，编写程序，输入两个整数：1500和350，求出它们的商和余数进行输出。
JDK8 解决哈希冲突的方式就是使用链地址法，其中的链表就是通过链表+红黑树的组合来实现 。比如当哈希表中的容量大于等于 64，并且单向链表的节点数大于 8 时，转换为红黑树，不满足这个条件时就使用单向链表。
根据Key来计算存储位置的计算规则我们称之为哈希函数，还是用这个例子，我们取一个最简单的哈希函数H(x) = x。
我就不写了，给个提示吧：建一个类，名字就叫员工，它有三个属性，分别是你要的三个数据，名字、工龄、工号。
算法设计 已知一个含有100个记录的表，关键字为中国人姓氏的拼音，请给出此表的一个哈希表设计方案，要求在等概率情况下查找成功的平均查找长度不超过3。
选D 哈希表是根据设定的哈希函数H(key)和处理冲突方法将一组关键字映象到一个有限的地址区间上，并以关键字在地址区间中的象作为记录在表中的存储位置，这种表称为哈希表或散列，所得存储位置称为哈希地址或散列地址。
1-2 假设哈希表长为m，哈希函数为H(x)，用链地址法处理冲突。试编写输入一组关键字并建造哈希表的算法。 1-3 假设表达式由单字母变量和双目四则运算算符构成。
④ 关键字的分布情况； ⑤ 查找频率。 设计思路：有冲突时就去寻找下一个空的哈希地址，只要哈希表足够大，空的哈希地址总能找到，并将数据元素存入。
