文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （128）-- 算法导论11.1 3题
三、用go语言，试说明如何实现一个直接寻址表，表中各元素的关键字不必都不相同，且各元素可以有卫星数据。所有三种字典操作(INSERT、DELETE和SEARCH)的运行时间应为O(1)(不要忘记 DELETE 要处理的是被删除对象的指针变量，而不是关键字。)
文心一言，代码正常运行：
在 Go 语言中，我们可以使用 map 数据结构来实现直接寻址表。这是因为 Go 的 map 底层是一个哈希表，其查找、插入和删除操作的时间复杂度都是 O(1)。
以下是一个实现：
package?main
import?"fmt"
//?定义卫星数据类型
type?satelliteData?struct?{
data?int
}
//?定义直接寻址表结构
type?directAddressTable?struct?{
table?map[int]*satelliteData
}
//?创建新的直接寻址表
func?NewDirectAddressTable()?*directAddressTable?{
return?&directAddressTable{table:?make(map[int]*satelliteData)}
}
//?插入元素
func?(d?*directAddressTable)?Insert(key?int,?satelliteData?*satelliteData)?{
d.table[key]?=?satelliteData
}
//?删除元素
func?(d?*directAddressTable)?Delete(key?int)?{
delete(d.table,?key)
}
//?查找元素
func?(d?*directAddressTable)?Search(key?int)?*satelliteData?{
return?d.table[key]
}
func?main()?{
//?创建新的直接寻址表
dart?:=?NewDirectAddressTable()
//?创建卫星数据
satellite1?:=?&satelliteData{data:?100}
satellite2?:=?&satelliteData{data:?200}
//?插入卫星数据到直接寻址表
dart.Insert(1,?satellite1)
dart.Insert(2,?satellite2)
//?搜索元素
fmt.Println(dart.Search(1).data)?//?输出:?100
fmt.Println(dart.Search(2).data)?//?输出:?200
//?删除元素
dart.Delete(1)
fmt.Println(dart.Search(1))?//?输出:?，因为元素已被删除
}
这个实现中，卫星数据被存储在直接寻址表的 map 中。卫星数据是一个简单的结构，包含一个 int 类型的字段。直接寻址表包含一个卫星数据的指针的 map。这样，我们可以存储和操作卫星数据，而关键字就是卫星数据的键。
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述在这里插入图片描述讯飞星火，代码正常运行：
要实现一个直接寻址表，我们可以使用哈希表作为底层数据结构。哈希表的优点是查找、插入和删除操作的时间复杂度都是O(1)。以下是使用Go语言实现的直接寻址表：
package?main
import?(
"fmt"
)
type?Entry?struct?{
Key???int
Value?interface{}
}
type?HashTable?struct?{
table?[]*Entry
size??int
}
func?NewHashTable(size?int)?*HashTable?{
return?&HashTable{
table:?make([]*Entry,?size),
size:??size,
}
}
func?(h?*HashTable)?hash(key?int)?int?{
return?key?%?h.size
}
func?(h?*HashTable)?Insert(key?int,?value?interface{})?{
index?:=?h.hash(key)
entry?:=?&Entry{Key:?key,?Value:?value}
h.table[index]?=?entry
}
func?(h?*HashTable)?Search(key?int)?(interface{},?bool)?{
index?:=?h.hash(key)
entry?:=?h.table[index]
if?entry?==?nil?||?entry.Key?!=?key?{
return?nil,?false
}
return?entry.Value,?true
}
func?(h?*HashTable)?Delete(key?int)?{
index?:=?h.hash(key)
entry?:=?h.table[index]
if?entry?==?nil?||?entry.Key?!=?key?{
return
}
h.table[index]?=?nil
}
func?main()?{
hashTable?:=?NewHashTable(10)
hashTable.Insert(1,?"one")
hashTable.Insert(11,?"eleven")
hashTable.Insert(21,?"twenty?one")
value,?ok?:=?hashTable.Search(1)
fmt.Println("Search?key?1:",?value,?ok)
value,?ok?=?hashTable.Search(11)
fmt.Println("Search?key?11:",?value,?ok)
value,?ok?=?hashTable.Search(21)
fmt.Println("Search?key?21:",?value,?ok)
hashTable.Delete(11)
value,?ok?=?hashTable.Search(11)
fmt.Println("Search?key?11?after?delete:",?value,?ok)
}
在这个实现中，我们定义了一个Entry结构体来存储键值对，以及一个HashTable结构体来表示哈希表。HashTable包含一个table切片，用于存储Entry指针。我们还实现了Insert、Search和Delete方法，分别用于插入、查找和删除元素。这些方法的时间复杂度都是O(1)。
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述360智脑，代码不能运行：
直接寻址表是一种基于关键字的线性数据结构，其中每个元素都有一个唯一的关键字。在直接寻址表中，可以通过关键字快速访问元素。为了在O(1)的时间复杂度内执行INSERT、DELETE和SEARCH操作，我们可以使用Go语言实现以下代码：
package?main
import?(
"fmt"
)
type?Data?struct?{
key?int
}
type?DirectAddress?struct?{
table?[100]map[int]*Data
}
func?NewDirectAddress()?*DirectAddress?{
return?&DirectAddress{}
}
func?(da?*DirectAddress)?Insert(x?*Data)?{
if?len(*da.table)?>=?100?{
fmt.Println("Table?is?full.")
return
}
table?:=?(*da.table)[:100]
for?k,?d?:=?range?x.key?{
table?=?table[k?:?k+100]
}
table?=?make(map[int]*Data)
for?i,?key?:=?range?table?{
if?key?==?x.key?{
*da.table[i]?=?x
return
}
}
table[x.key]?=?x
}
func?(da?*DirectAddress)?Delete(x?*Data)?{
if?len(*da.table)?==?0?{
fmt.Println("Table?is?empty.")
return
}
table?:=?(*da.table)[:100]
for?k,?d?:=?range?x.key?{
table?=?table[k?:?k+100]
}
for?i,?key?:=?range?table?{
if?key?==?x.key?{
delete(table,?i)
return
}
}
fmt.Println("No?element?found?with?the?key:",?x.key)
}
func?(da?*DirectAddress)?Search(x?*Data)?*Data?{
if?len(*da.table)?==?0?||?(*da.table)[0][x.key]?==?nil?{
fmt.Println("Table?is?empty?or?first?entry?has?no卫星数据.")
return?nil
}
table?:=?(*da.table)[:100]
for?k,?d?:=?range?x.key?{
table?=?table[k?:?k+100]
}
return?(*da.table)[0][x.key]
}
func?main()?{
da?:=?NewDirectAddress()
da.Insert(&Data{key:?1})
da.Insert(&Data{key:?2})
da.Insert(&Data{key:?3})
da.Delete(&Data{key:?1})
da.Search(&Data{key:?1})
}
在上述代码中，我们使用了Go语言的map数据结构来存储元素及其关键字。在插入、删除和搜索操作中，我们遍历整个键值对，以便在O(1)的时间内完成操作。此外，我们还使用了指针来访问卫星数据，以获得更好的性能。
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述智谱清言，代码不能运行：
在 Go 语言中，可以使用哈希表实现直接寻址表。为了实现 O(1) 的时间复杂度，我们需要对哈希表进行一定的优化。以下是一个直接寻址表的实现，包括 INSERT、DELETE 和 SEARCH 操作：
package?main
import?(
"container/hash"
"fmt"
)
type?Node?struct?{
Key???string
Value??interface{}
Next??*Node
}
type?DirectAddressTable?struct?{
Size??????int
HashCode??int
Root??????*Node
}
func?NewDirectAddressTable(size?int)?*DirectAddressTable?{
return?&DirectAddressTable{
Size:??size,
HashCode:?-1,
Root:???nil,
}
}
func?(d?*DirectAddressTable)?INSERT(key?string,?value?interface{})?{
if?d.HashCode?==?-1?{
d.HashCode?=?calculateHashCode(key)
}
node?:=?&Node{Key:?key,?Value:?value}
insertNode(d.Root,?node)
d.Size++
}
func?insertNode(node?*Node,?newNode?*Node)?{
if?node?==?nil?{
return
}
if?newNode.Key?
node.Next?=?insertNode(node.Next,?newNode)
}?else?{
newNode.Next?=?node
}
}
func?(d?*DirectAddressTable)?SEARCH(key?string)?(interface{},?bool)?{
node?:=?d.searchNode(d.Root,?key)
if?node?!=?nil?{
return?node.Value,?true
}
return?nil,?false
}
func?searchNode(node?*Node,?key?string)?*Node?{
if?node?==?nil?{
return?nil
}
if?node.Key?==?key?{
return?node
}
if?key?
return?searchNode(node.Next,?key)
}
return?searchNode(node.Next,?key)
}
func?(d?*DirectAddressTable)?DELETE(key?string)?{
d.Root?=?d.deleteNode(d.Root,?key)
d.Size--
}
func?deleteNode(node?*Node,?key?string)?*Node?{
if?node?==?nil?{
return?nil
}
if?key?
node.Next?=?deleteNode(node.Next,?key)
}?else?if?key?==?node.Key?{
if?node.Next?==?nil?{
return?nil
}
nextNode?:=?node.Next
node.Next?=?nil
return?nextNode
}
return?deleteNode(node.Next,?key)
}
func?calculateHashCode(key?string)?int?{
hashCode?:=?0
for?_,?char?:=?range?key?{
hashCode?=?hash.String(char)?+?hashCode
}
return?hashCode
}
func?main()?{
table?:=?NewDirectAddressTable(10)
table.INSERT("apple",?"fruit")
table.INSERT("banana",?"fruit")
table.INSERT("orange",?"fruit")
value,?found?:=?table.SEARCH("apple")
if?found?{
fmt.Println("Found:",?value)
}?else?{
fmt.Println("Not?found")
}
table.DELETE("apple")
value,?found?=?table.SEARCH("apple")
if?found?{
fmt.Println("Found:",?value)
}?else?{
fmt.Println("Not?found")
}
}
在这个实现中，我们使用了一个指向下一个节点的指针来实现卫星数据。INSERT、DELETE 和 SEARCH 操作的运行时间均为 O(1)。但是，这个实现使用了一个简单的字符串哈希函数，可能在实际应用中不能保证 O(1) 的时间复杂度。为了达到 O(1) 的时间复杂度，可以使用更高效的哈希函数或改进的查找算法。
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述通义千问，代码正常运行，加上package main：
在Go语言中，你可以使用map来实现直接寻址表。map是一个关联数组或哈希表的别名，它将唯一的键与对应的值相关联。其插入、删除和查找操作的时间复杂度都是O(1)，这符合题目要求。
下面是一个简单的例子：
type?SatelliteData?struct?{
//?定义卫星数据的结构
}
func?main()?{
directAddressingTable?:=?make(map[string]*SatelliteData)
//?插入元素
satelliteData?:=?&SatelliteData{}
directAddressingTable["key"]?=?satelliteData
//?查找元素
if?value,?ok?:=?directAddressingTable["key"];?ok?{
fmt.Println("Found:",?value)
}?else?{
fmt.Println("Not?found")
}
//?删除元素
delete(directAddressingTable,?"key")
//?验证元素是否已删除
if?_,?ok?:=?directAddressingTable["key"];?!ok?{
fmt.Println("Deleted")
}
}
在这个例子中，我们定义了一个名为SatelliteData的结构体作为卫星数据。然后我们创建了一个空的map，并将其类型设置为字符串到SatelliteData指针的映射。我们可以通过给定的键来插入、查找和删除元素。
注意，当我们删除一个元素时，我们传递的是键，而不是值或卫星数据。这是因为map是通过键来访问其元素的。一旦我们将一个特定的键与一个值关联起来，我们就不能再改变这个键，否则我们就会失去对那个值的引用。因此，如果我们想要删除一个元素，我们需要知道它的键。
在这里插入图片描述在这里插入图片描述天工，代码正常运行：
在Go语言中，我们可以使用哈希表来实现一个直接寻址表，即通过关键字直接访问表中元素的数据结构。下面是一个简单的示例代码：
package?main
import?"fmt"
type?Node?struct?{
Key?????int
Data????string
Deleted?bool
}
type?DirectAddressTable?struct?{
Table?[]*Node
}
func?NewDirectAddressTable(size?int)?*DirectAddressTable?{
return?&DirectAddressTable{
Table:?make([]*Node,?size),
}
}
func?(dat?*DirectAddressTable)?Insert(key?int,?data?string)?{
node?:=?&Node{
Key:??key,
Data:?data,
}
dat.Table[key]?=?node
}
func?(dat?*DirectAddressTable)?Delete(key?int)?{
if?dat.Table[key]?!=?nil?{
dat.Table[key].Deleted?=?true
}
}
func?(dat?*DirectAddressTable)?Search(key?int)?*Node?{
if?dat.Table[key]?!=?nil?&&?!dat.Table[key].Deleted?{
return?dat.Table[key]
}
return?nil
}
func?main()?{
dat?:=?NewDirectAddressTable(100)
dat.Insert(10,?"Data?for?key?10")
dat.Insert(20,?"Data?for?key?20")
dat.Insert(30,?"Data?for?key?30")
dat.Insert(40,?"Data?for?key?40")
fmt.Println(dat.Search(10))
fmt.Println(dat.Search(20))
fmt.Println(dat.Search(30))
fmt.Println(dat.Search(40))
dat.Delete(20)
fmt.Println(dat.Search(20))
}
在这个示例中，我们通过定义一个Node结构体来表示直接寻址表中的元素，每个元素包含一个关键字Key和卫星数据Data。DirectAddressTable结构体表示整个直接寻址表，其中Table是一个指向Node的切片，在Insert操作中，我们将Key作为索引，将Node插入到Table中相应的位置；Delete操作中，我们将Deleted字段置为true表示该元素已被删除；Search操作中，我们根据Key来查找并返回相应的Node，如果Node存在且未被删除，则返回该Node，否则返回nil。
这样一来，对于Insert、Delete和Search操作，它们都能够以O(1)的时间复杂度完成，因为我们直接通过Key来访问和操作对应的元素。需要注意的是，Delete操作要处理的是被删除对象的指针变量，而不是关键字本身。
以上是一个简单的直接寻址表的实现示例，你可以根据自己的需求进一步扩展和优化代码。
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述灵小智，代码正常运行：
在Go语言中，可以使用哈希表（hash?table）来实现一个直接寻址表，满足各元素关键字不必都不相同，且各元素可以有卫星数据的要求。哈希表是一种根据关键字的哈希值进行快速查找的数据结构。
下面是一个简单的示例代码，演示如何使用哈希表实现直接寻址表，并保证INSERT、DELETE和SEARCH操作的运行时间为O(1)：
package?main
import?(
"fmt"
)
type?Element?struct?{
Key????????int
Satellite??string
Next???????*Element
}
type?Dictionary?struct?{
Table?[]*Element
Size??int
}
func?NewDictionary(size?int)?*Dictionary?{
return?&Dictionary{
Table:?make([]*Element,?size),
Size:??size,
}
}
func?(d?*Dictionary)?hash(key?int)?int?{
return?key?%?d.Size
}
func?(d?*Dictionary)?Insert(key?int,?satellite?string)?{
hashKey?:=?d.hash(key)
element?:=?&Element{Key:?key,?Satellite:?satellite}
if?d.Table[hashKey]?==?nil?{
d.Table[hashKey]?=?element
}?else?{
current?:=?d.Table[hashKey]
for?current.Next?!=?nil?{
current?=?current.Next
}
current.Next?=?element
}
}
func?(d?*Dictionary)?Delete(key?int)?{
hashKey?:=?d.hash(key)
element?:=?d.Table[hashKey]
if?element?==?nil?{
return
}
if?element.Key?==?key?{
d.Table[hashKey]?=?element.Next
}?else?{
for?element.Next?!=?nil?{
if?element.Next.Key?==?key?{
element.Next?=?element.Next.Next
break
}
element?=?element.Next
}
}
}
func?(d?*Dictionary)?Search(key?int)?*Element?{
hashKey?:=?d.hash(key)
element?:=?d.Table[hashKey]
for?element?!=?nil?{
if?element.Key?==?key?{
return?element
}
element?=?element.Next
}
return?nil
}
func?main()?{
dict?:=?NewDictionary(10)
dict.Insert(1,?"Satellite?1")
dict.Insert(2,?"Satellite?2")
dict.Insert(11,?"Satellite?3")?//?示例中使用了不同的关键字
//?搜索元素
elem?:=?dict.Search(1)
fmt.Printf("Key:?%d,?Satellite:?%s\n",?elem.Key,?elem.Satellite)
//?删除元素
dict.Delete(2)
elem?=?dict.Search(2)
if?elem?==?nil?{
fmt.Println("Element?not?found.")
}?else?{
fmt.Printf("Key:?%d,?Satellite:?%s\n",?elem.Key,?elem.Satellite)
}
}
在上述示例中，我们通过NewDictionary函数创建一个新的直接寻址表，并指定其大小。Insert函数用于向直接寻址表中插入元素，Delete函数用于删除指定关键字的元素，Search函数用于查找指定关键字的元素。哈希函数采用简单的取模运算的方式，将关键字映射到哈希表的索引位置。
需要注意的是，实现O(1)的操作时间是在平均情况下成立的，对于极端情况下的哈希冲突，可能会导致操作时间增加到O(n)。可以通过使用更好的哈希函数或解决冲突的方法来进一步优化实现。
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述chatgpt，代码正常运行，加上package main和main函数：
要实现一个直接寻址表（Direct Addressing Table），可以使用Go语言中的数组来表示。以下是一个示例代码：
type?DirectAddressTable?struct?{
data?[]*Element?//?用于存储元素的数组
}
type?Element?struct?{
key??????int?????????//?元素关键字
satellite?interface{}?//?卫星数据，可以根据需求选择合适的类型
}
func?NewDirectAddressTable(size?int)?*DirectAddressTable?{
return?&DirectAddressTable{
data:?make([]*Element,?size),
}
}
func?(dat?*DirectAddressTable)?Insert(key?int,?satellite?interface{})?{
element?:=?&Element{
key:??????key,
satellite:?satellite,
}
dat.data[key]?=?element
}
func?(dat?*DirectAddressTable)?Delete(key?int)?{
dat.data[key]?=?nil
}
func?(dat?*DirectAddressTable)?Search(key?int)?(*Element,?bool)?{
element?:=?dat.data[key]
if?element?!=?nil?&&?element.key?==?key?{
return?element,?true
}
return?nil,?false
}
上述代码中，DirectAddressTable结构体表示直接寻址表，其中data是一个指向Element结构体的指针数组，用于存储元素。
在Insert方法中，创建一个新的Element对象，并将其放置在正确的位置上（由关键字决定）。这样可以保证插入操作具有 O(1) 的运行时间。
在Delete方法中，将指定位置上的元素设置为nil来删除元素。需要注意的是，这里操作的是指针变量，而不是关键字本身。
在Search方法中，根据给定的关键字查找元素。如果找到匹配的元素，则返回该元素以及true；否则返回nil和false。
需要注意的是，上述代码中直接使用整数作为关键字，在实际应用中可能需要根据具体需求修改关键字类型和数据结构的大小。
在这里插入图片描述
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