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11-散列4 Hashing - Hard Version (30分)(PTA)

热度:58   发布时间:2024-01-21 20:14:04.0

11-散列4 Hashing - Hard Version (30分)

Given a hash table of size N, we can define a hash function H(x)=x%N. Suppose that the linear probing is used to solve collisions, we can easily obtain the status of the hash table with a given sequence of input numbers.

However, now you are asked to solve the reversed problem: reconstruct the input sequence from the given status of the hash table. Whenever there are multiple choices, the smallest number is always taken.

Input Specification:

Each input file contains one test case. For each test case, the first line contains a positive integer N (≤1000), which is the size of the hash table. The next line contains N integers, separated by a space. A negative integer represents an empty cell in the hash table. It is guaranteed that all the non-negative integers are distinct in the table.

Output Specification:

For each test case, print a line that contains the input sequence, with the numbers separated by a space. Notice that there must be no extra space at the end of each line.

Sample Input:

11
33 1 13 12 34 38 27 22 32 -1 21

Sample Output:

1 13 12 21 33 34 38 27 22 32

我有话要说:原先一头雾水,看了姥姥在慕课上的习题选讲,总算有了头绪,原来是拓扑排序啊!

首先,咱得把每个数对应的入度(Indegree)求出来,方法是在线性探测的模拟中循环求出,算法详见函数Find(),如此拓扑排序才有依据;其次,就是拓扑排序时,如何查找 数 ,不才的方法是用结构体数组,按照数据输入的顺序,存放 数,查找 数时,直接用下标pos检索,即 Nums[pos].num; 还有就是, 数 入队之后,它的入度得有标记,所以我将Indegree置为 -1, 防止重复入队。好了,就说这么多了,虽然我的代码,不是很完美、简洁,but i have tried and i am on my way to improvement! 谢谢观赏! 手动狗头!

 

代码如下:

#include <iostream>
#include <queue>
#include <algorithm>

using namespace std;
#define INF 65535
struct NumNode{
    int num;        // 数值 
    int Pos;        // 位置 
    int Indegree;    //入度 

}Nums[1001];

int n;
int res[1001];

int G[1001][1001]={ {0}};
queue<struct NumNode> Q;
int hasNeg=0;
 
void BuildGraph(){
    cin>>n;

    //先读取哈希表的元素值
    for(int i=0;i<n;i++){
        cin>>res[i];
        Nums[i].num=res[i];
        Nums[i].Pos=i;
        Nums[i].Indegree=0;
        if(res[i]==-1){
            hasNeg++;
        }
    } 
      

 
int Hash(int Key,int Size){
    return Key%Size;
}


void Find(struct NumNode Key,int Size){
//    cout<<"start to Find"<<endl;
    int NewPos,CurrentPos;
    int CNum=0;
    NewPos=CurrentPos=Hash(Key.num,Size);
    
    while( NewPos!=Key.Pos ){
        NewPos=CurrentPos+CNum;    // 线性探测 
        
        while(NewPos>=Size){
            NewPos-=Size;
        }
        if(  NewPos!=Key.Pos  ){
            CNum++;
            G[NewPos][Key.Pos]=1;
            Nums[Key.Pos].Indegree++;
        }
    }
    
//    cout<<"Find is over"<<endl;
}

void DataComp(){
    
    for(int i=0;i<n;i++){
        if(Nums[i].num!=-1)
            Find(Nums[i],n);
    }
    
}

void Check(){
    for(int i=0;i<n;i++){
        if(Nums[i].num!=-1){
            cout<<"num: "<<Nums[i].num<<" pos:"<<Nums[i].Pos<<" Indegree:"<<Nums[i].Indegree<<endl;
        }
    }
}

struct NumNode FindMinZeroIdg(){
    int pos=-1;
    int thismin=INF;
    for(int i=0;i<n;i++){
        if(Nums[i].Indegree==0 && Nums[i].num!=-1){    //    找num值最小 且入度为0 的Num结点 
            if(Nums[i].num<thismin){
                thismin=Nums[i].num;
                pos=i;
            }
        }
    }
    //Nums[pos].Indegree=-1;
    return Nums[pos];
}

void TopSort(){
    struct NumNode Tmp=FindMinZeroIdg();
    Tmp.Indegree=-1;
    Q.push(  Tmp );
    int flag=0;
    while(!Q.empty()){
        int V=Q.front().Pos;
        Q.pop();
        Nums[V].Indegree=-1;
        if(flag){
            cout<<" ";
        }
        flag++;
        cout<<Nums[V].num;
        for(int W=0;W<n;W++){
            if(G[V][W]==1  ){
                --Nums[W].Indegree;
            }
        }
        Tmp=FindMinZeroIdg();
        if( Tmp.Indegree==0){
            Q.push( Tmp );
            Tmp.Indegree=-1;
        }
        
        if(flag==n-hasNeg){
            break;
        }
    }
    
}

int main(int argc, char** argv) {
    
    BuildGraph();
    DataComp();
//    Check();
    TopSort();
    
    
    return 0;
}

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