数据结构hash表查找失败平均长度

【以下回答由 GPT 生成】

问题的原因是因为在hash表中，我们使用取模运算来确定键的位置。取模运算将键的值与表的大小进行求余运算以确定键的位置。假设表的大小为11，当键的值为15时，对11取模的结果为4，即键的位置为4。

当发生查找失败时，即表中不存在对应的键时，我们希望能够尽量均匀地分布在整个表中进行查找。如果我们使用的是除以表的大小来计算查找失败的平均长度，那么对于任何键的值，查找失败的平均长度都将是相同的，这样就无法实现均匀分布。

而如果我们将查找失败的平均长度除以取模运算中的除数，就可以实现在不同键的值下均匀分布。因为取模运算的除数是表的大小，它可以保证在不同键的值下，键的位置的分布是均匀的。

下面是一个简单的示例代码来演示查找失败的平均长度的计算过程:

table_size = 11  # 表的大小
keys = [7, 15, 23, 30]  # 键的值
total = 0  # 查找失败的总长度

for key in keys:
    position = key % table_size  # 计算键的位置
    length = 0  # 键的查找失败长度
    while position >= 0:
        length += 1
        position = (position + 1) % table_size  # 循环递增位置
    total += length

average_length = total / len(keys)  # 平均长度

在上述代码中，我们使用了取模运算符%来计算键的位置，并使用循环来计算查找失败的长度。最后，将总长度除以键的数量来计算平均长度。

希望以上解答能够帮助到你，如有疑问请随时追问。

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