题目介绍

这是 Gate-CS-2016（套装2）的第 30 题，偏向于算法。该题目要求我们实现一个基于哈希表的数据结构，支持插入，删除和查找操作，插入和查找操作的时间复杂度应该为 O(1)，删除操作的最坏时间复杂度应该为 O(n)。

解题目思路

我们可以通过构建一个哈希表来解决这个问题，哈希表的基本思想是使用一个哈希函数将输入映射到一个数组索引。因此，我们需要实现以下三个操作：

插入操作

在这个操作中，我们需要将元素插入到哈希表中。我们首先计算需要插入的元素的哈希值，然后通过哈希函数将其映射到哈希表的索引。在这个索引处，我们检查是否已经存在元素。如果该位置为空，则我们可以直接将元素插入到该位置。否则，我们需要解决哈希冲突问题。一种解决哈希冲突的方法是使用链地址法。在这种方法中，我们使用一个链表来在哈希表的索引处存储所有哈希冲突的元素。

查找操作

在这个操作中，我们需要查找给定的元素是否存在于哈希表中。我们首先计算需要查找的元素的哈希值，然后通过哈希函数将其映射到哈希表的索引。在这个索引处，我们检查是否存在元素。如果该位置为空，则元素不存在于哈希表中。否则，我们需要搜索链表以查找该元素。如果找到该元素，则我们返回它的索引。否则，元素不存在于哈希表中。

删除操作

在这个操作中，我们需要从哈希表中删除给定的元素。这个操作与查找操作类似，首先计算需要删除的元素的哈希值，然后通过哈希函数将其映射到哈希表的索引。在这个索引处，我们检查是否存在元素。如果该位置为空，则元素不存在于哈希表中。否则，我们需要搜索链表以查找该元素。如果找到该元素，则我们将其从链表中删除。

代码片段

class HashTable:
    def __init__(self):
        self.size = 10
        self.hash_table = [[] for _ in range(self.size)]

    def _hash_func(self, key):
        return key % self.size

    def add(self, key, value):
        hash_key = self._hash_func(key)
        key_exists = False
        bucket = self.hash_table[hash_key]
        for i, kv in enumerate(bucket):
            k, v = kv
            if key == k:
                key_exists = True
                break
        if key_exists:
            bucket[i] = ((key, value))
        else:
            bucket.append((key, value))

    def get(self, key):
        hash_key = self._hash_func(key)
        bucket = self.hash_table[hash_key]
        for i, kv in enumerate(bucket):
            k, v = kv
            if key == k:
                return v
        return None

    def remove(self, key):
        hash_key = self._hash_func(key)
        bucket = self.hash_table[hash_key]
        for i, kv in enumerate(bucket):
            k, v = kv
            if key == k:
                del bucket[i]
                return True
        return False

以上是 Python 实现的哈希表数据结构，其中包含 add、get 和 remove 三个基本操作。你可以根据实际需求进行调整和扩展。