请描述如何通过散列函数h(key) = key % 7计算散列地址，并采用线性探测解决冲突，在给定线性表（38，25，74，63，52，48）中存储后，计算等概率成功查找的平均查找长度？

解答思路：

这个问题涉及到散列函数、散列表、冲突解决策略（线性探测）以及查找长度的计算。首先，我们需要了解散列函数是如何将元素映射到散列表中的，然后了解线性探测是如何解决冲突的。最后，我们需要计算等概率成功查找的平均查找长度。

步骤一：计算散列地址并映射到散列表中。根据给定的散列函数 h(key) = key % 7，我们可以计算出每个元素的散列地址，然后将它们映射到散列表 A[0…6] 中。

步骤二：解决冲突。由于散列表的大小是有限的，可能会有多个元素映射到同一个散列地址上，这就产生了冲突。线性探测是一种解决冲突的策略，它按照线性顺序在散列表中搜索下一个可用的位置。

步骤三：计算平均查找长度。我们需要考虑两种情况：成功查找和失败查找。成功查找的平均长度取决于元素在散列表中的分布和冲突的情况。失败查找的长度通常是固定的，因为当查找失败时，我们会按照线性探测的方式继续查找。在这里我们只关心成功查找的平均长度。假设每个元素被等概率地访问，那么平均查找长度可以通过计算每个元素成功查找的步数的平均值来得到。

最优回答：

在这个例子中，我们的散列表大小为7（从A[0]到A[6]），并且使用线性探测解决冲突。假设每个元素被等概率地访问，我们可以计算出平均查找长度。由于线性探测的特性，当发生冲突时，我们会继续在散列表中搜索下一个位置，直到找到目标元素或搜索完整个表。因此，平均查找长度取决于元素的分布和冲突的程度。在这个特定的情况下，由于没有给出元素的详细分布和冲突的具体情况，我们无法直接计算出具体的平均查找长度。但是，我们可以通过模拟或者理论分析来得到一个大致的数值。

1. 散列函数：用于将元素映射到散列表中的特定位置。好的散列函数应该尽量将元素均匀地分布到表中，以减少冲突的发生。
2. 冲突解决策略：当多个元素映射到同一个散列地址时，需要采用某种策略来解决冲突。线性探测是一种策略，它按照线性顺序在表中搜索下一个可用的位置。
3. 平均查找长度：衡量查找效率的一个重要指标。它表示在表中查找一个元素时需要检查的平均元素个数。在等概率访问的情况下，平均查找长度是所有可能查找路径的查找长度的平均值。