这是一个家庭作业问题，但我认为它缺少一些东西。它问道：
提供一系列 m 键来填充使用线性探测实现的哈希表，以便填充它的时间最短。
然后
提供另一个 m 键序列，但填充它的时间最长。如果哈希表实现二次探测，则重复这两个问题
我只能假设哈希表的大小为 m ，因为它是唯一给出的数字，因为我们在描述加载因子之前一直使用该字母来处理哈希表大小。但是，如果不知道将序列散列到表中的哈希函数，我就无法想到任何序列。
如果它是一个错误的哈希函数，例如，它会将每个条目哈希到同一个索引，那么填充它的最小和最大时间都将花费O（n）时间，无论序列看起来如何喜欢。在一般情况下，我假设哈希函数是正常的，我怎么知道哈希函数填充表需要多长时间？
这些与散列函数相关的问题是否与散列的序列相比更强？
至于第二个问题，我可以假设，无论散列函数如何，一个大小 m 的序列与相同的密钥重复 m -times将提供最大时间，因为它会导致第二个条目的线性探测。我认为这需要花费O（n）时间。这是对的吗？
答案 0 :(得分：1)
这个问题并不是非常关注哈希函数，但它会很好。不过，你似乎非常喜欢它。听起来我觉得这个问题更关心＆＃34;你知道最坏情况下的密钥列表是什么吗？＆＃34;比你更了解如何利用糟糕的哈希函数？＆＃34;
显然，如果你想出一个序列，其中所有条目都散列到不同的位置，那么你总共有O（1）次插入O（m）时间。
对于你所说的关于将所有密钥哈希到同一位置的说法，每个插入应该采用O（n），如果这是你的建议。但是，这不是插入所有元素的总时间。此外，您可能想要考虑不是一遍又一遍地使用相同的密钥，而是使用会在表中生成相同位置的密钥。我认为，按照惯例，插入相同的密钥应该会导致替换，但我并非100％确定。
如果我提供太多信息或遗漏任何不清楚的地方，我会提前道歉。这个问题看起来非常简洁，除非实际上不知道哈希函数，如果不回答整个问题就很难说真的很多。答案 1 :(得分：1)
嗯，这些问题背后的想法是测试你对探测风格的理解。对于线性探测，如果发生碰撞，您只需测试下一个单元格。它会继续这样，直到找到可用的单元来存储您的数据。
您的哈希表不需要是大小为m，但它必须是at least size m。
第一个问题是，如果你有一个完美的哈希函数，那么填充表的复杂性是多少。完美的散列函数可以在不发生冲突的情因此对于m中的每个元素，您需要O（1）时间。总复杂度为O（m）。
第二个问题是要求hash（X）= cell（0）的情况，所有元素将搜索到第一个空单元格（当前填充的表格的后面）。
对于第一个元素，您只需探测一次 - ＆gt; O（1）
对于第二个元素，您进行两次探测 - ＆gt; O（2）
对于第n个元素，你探测n次 - ＆gt;为O（n）
总的来说，你有m个元素，所以 - ＆gt;O(n*(n+1)/2)
对于二次探测，您有相同的策略。最小的情况是相同的，但最大的情况将有O（nlogn）。 （我没有解决它，只是这是我受过教育的猜测。）