构建哈希表：平均查找长度不超过2的姓名存储

"哈希表设计用于存储30个人名，使用C语言实现，采用除留余数法构造哈希函数，并用伪随机探测再散列法解决冲突，目标是使平均查找长度不超过2。提供的代码片段展示了部分初始化的人名单元。" 在计算机科学中，哈希表是一种数据结构，它提供了快速的插入、删除和查找操作。在这个问题中，我们需要为一个班级的30个人名创建一个哈希表，以确保平均查找长度不超过2。这通常意味着我们需要一个高效的哈希函数和冲突解决策略。 哈希函数是将输入（在这个例子中是人名的拼音）转换为哈希表索引的函数。除留余数法是一种简单的哈希函数构造方法，它将输入的字符串长度模上哈希表的大小来决定存储位置。在这种情况下，哈希表的大小（M）被定义为47。例如，如果一个名字的长度是12，那么它的哈希值就是12 % 47。 然而，由于不同的名字可能会映射到相同的哈希值，即发生冲突，我们需要一个冲突解决策略。伪随机探测再散列法是一种这样的策略，当遇到冲突时，不是简单地寻找下一个空位置，而是按照某种伪随机序列来探测下一个可能的位置。在实际实现中，可以使用线性探测、二次探测或者双哈希等方法来实现伪随机探测。 给出的代码中，`NAME` 结构体用于存储人名及其对应的哈希值，而 `HASH` 结构体则包含了人名、哈希值以及在哈希表中的位置。`InitNameList()` 函数初始化了部分人名列表，但是完整的哈希表建立和查表程序并未给出。 为了达到平均查找长度不超过2的目标，哈希表的大小必须足够大以减少冲突的可能性。同时，伪随机探测序列的设计也至关重要，它应该足够随机以避免大量冲突集中在某些位置。 在构建哈希表的过程中，我们需要遍历所有的人名，计算每个名字的哈希值，然后按照冲突解决策略找到合适的存储位置。查找操作时，同样通过哈希函数得到初始位置，然后根据探测序列来处理可能的冲突，直到找到名字或者确定名字不在表中。 完整的程序还需要包括哈希函数的定义、冲突解决过程的实现、以及插入和查找操作的函数。此外，为了保持平均查找长度在2以内，可能需要对哈希表的大小和探测序列进行调优，以确保在实际运行中达到理想效果。