文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （140）– 算法导论11.4 5题

本文介绍: 在开放寻址法中，一次不成功的查找探查的期望次数可以由装载因子 a 计算。根据定理11.6，这是 1/(1-a)。对于一次成功的查找，其期望探查次数为 1。我们需要找到一个 a 值，使得一次不成功查找的探查期望数是成功查找的探查期望数的两倍。因此，我们可以设置以下等式：解这个等式，我们可以得到 a 的值。这段代码的输出应该是 a = 2，这就是我们需要的答案。

在开放寻址法中，一次不成功的查找探查的期望次数可以由装载因子 a 计算。根据定理11.6，这是 1/(1-a)。对于一次成功的查找，其期望探查次数为 1。

我们需要找到一个 a 值，使得一次不成功查找的探查期望数是成功查找的探查期望数的两倍。因此，我们可以设置以下等式：

1/(1-a) = 2 * 1

解这个等式，我们可以得到 a 的值。

package main  
  
import "fmt"  
  
func main() {  
    // Solve for a in 1/(1-a) = 2 * 1  
    a := 1.0 / (2.0 - 1.0)  
    fmt.Printf("The value of a that satisfies the condition is: %.2fn", a)  
``}

这段代码的输出应该是 a = 2，这就是我们需要的答案。

在这里插入图片描述

package main

import (
	"fmt"
	"math"
)

func successProbability(a float64) float64 {
	return 1 / (1 - a)
}

func failureProbability(a float64) float64 {
	return 2 * successProbability(a)
}

func findA() float64 {
	left := 0.0001
	right := 0.5
	for math.Abs(right-left) &gt; 1e-6 {
		mid := (left + right) / 2
		if failureProbability(mid) < successProbability(mid) {
			left = mid
		} else {
			right = mid
		}
	}
	return (left + right) / 2
}

func main() {
	a := findA()
	fmt.Printf("找到的a值为： %f
", a)
}

package main
import (
    "fmt"
    "math/rand"
)

type OpenAddrHashTable struct {
    capacity int
    loadFactor float64
    table  int
}

func (o *OpenAddrHashTable) Init(capacity int, loadFactor float64) {
    o.capacity = capacity
    o.loadFactor = loadFactor
    o.table = make(OpenAddrHashTableBuckets, capacity)
    for i := range o.table {
        o.table[i] = make([]OpenAddrHashTableBucket, 0)
    }
}

func (o *OpenAddrHashTable) Put(key int) {
    index := o.hash(key)
    for _, k := range o.table[index] {
        if k == key {
            return
        }
    }
    o.table[index] = append(o.table[index], key)
}

func (o *OpenAddrHashTable) Get(key int) (int, bool) {
    index := o.hash(key)
    for _, k := range o.table[index] {
        if k == key {
            return k, true
        }
    }
    return 0, false
}

func (o *OpenAddrHashTable) hash(key int) int {
    hash := rand.Intn(o.capacity)
    return hash % o.capacity
}

type OpenAddrHashTableBuckets []OpenAddrHashTableBucket

func (o OpenAddrHashTableBuckets) Len() int {
    return len(o)
}

func (o OpenAddrHashTableBuckets) Less(i, j int) bool {
    return o[i].Get(0)[0] < o[j].Get(0)[0]
}

func (o OpenAddrHashTableBuckets) Swap(i, j int) {
    o[i], o[j] = o[j], o[i]
}

func main() {
    o := OpenAddrHashTable{}
    o.Init(10, 0.75)
    // ...
}

首先，需要理解寻址散列表的基本概念。在寻址散列表中，每个键值对由一个或多个索引和一个值组成。在开放寻址散列表中，我们使用哈希函数将键映射到索引，但如果有多个键映射到同一个索引，我们需要通过额外的探查来确定键的值。

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探查期望查找

五、用go 语言，考虑 一个装载因子为a的开放 寻址散列表。找出 一个非零的a值，使得一次不成功查找的探查 期望数是一次成功查找的探查 期望数的 2 倍。这两个 探查 期望数可以 使用 定理11.6 和定理 11.8 中给定的上界。

文心一言，代码正常运行：

讯飞星火，代码正常运行：

360智脑，代码不能运行：

智谱清言：

通义千问：

天工：

灵小智：

chatgpt：

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五、用go语言，考虑一个装载因子为a的开放寻址散列表。找出一个非零的a值，使得一次不成功查找的探查期望数是一次成功查找的探查期望数的 2 倍。这两个探查期望数可以使用定理11.6 和定理 11.8 中给定的上界。