设某散列表的长度为100 则p通常情况下最好选择

设某散列表的长度为100，则p通常情况下最好选择

散列表（Hash Table）是一种重要的数据结构，它是以关键字为自变量，通过对关键字进行某种算法的处理，将其转换成一个正整数作为存储地址，并将待处理的记录存储在相应的存储地址中。当我们设计散列表时，有一些参数需要我们予以考虑，其中一个非常重要的参数就是散列表的长度。那么，针对某一具体的散列表，设其长度为100，我们该如何选择最适合的散列函数p呢？本文将从多个角度进行分析，为您提供答案。

1. 散列函数p的选择与关键字的分布有关

散列函数p的选择要依据关键字的分布情况。如何评估关键字的分布情况呢？我们可以采用散步统计分析法（Chi-Square Test），其基本思想就是将整个哈希表划分成若干个小区间，然后统计每个区间内的关键字数量，最后根据实际情况与理论分布进行比较，来判断是否符合预期。如果我们的散列函数设计得比较合理，使得关键字在哈希表中分布得比较均匀，那么无论是什么样的关键字，都可以得到不错的散列效果。

2. 散列函数p的选择与哈希冲突有关

哈希冲突（Hash Collision）是指两个或多个关键字在散列函数的处理下，得到的散列地址相同。当哈希冲突发生时，我们需要通过一些方式解决它，例如开放寻址法、链表法等。那么，散列函数p的选择与哈希冲突有什么关系呢？我们可以通过公式计算，P(hash collision) ≈ 1/2m，其中m是哈希表的长度。因此，当哈希表的长度较小时，哈希冲突的概率较大，此时更需要选择相对合理的散列函数p。当哈希表的长度较大时，哈希冲突的概率较小，散列表的查找效率也会更高。

3. 散列函数p的选择与散列技术的种类有关

散列技术有多种不同的实现方式，例如简单取余法、平方取中法、折叠法等。不同的散列表实现方式对散列函数的要求也不一样。在一些实现方式中，比如平方取中法和折叠法，散列函数必须返回一个偶数，而其他一些散列表实现方式则不需要满足这个要求。因此，在选择散列函数p的时候，我们需要考虑到具体的散列表实现方式，从而选择出最佳的散列函数p。

4. 散列函数p的选择还与计算效率等因素有关

在实际应用中，选择散列函数p也需要考虑计算效率等因素。散列表的访问速度直接影响着我们的程序性能。选择计算效率高的散列函数能够显著提高散列表的访问速度，从而提高程序的响应速度。因此，在散列函数设计时，我们需要既考虑到散列函数的均匀性，又要确保它的计算效率较高。

综上所述，对于设某散列表的长度为100，则p通常情况下最好选择的问题，我们可以从多个角度进行分析，包括：散列函数与关键字的分布、散列函数与哈希冲突、散列函数与散列技术的种类、计算效率等因素。得出一个尽可能均匀、哈希冲突率低、与实际工程实现方式相符、计算效率高的散列函数，才能使得散列表的访问效率最优。