[CS] 자료 구조의 분류 - 비선형 자료 구조 #3 (맵, 셋, 해시 테이블)

Janet·2023년 9월 22일
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비선형 자료 구조 (Non-Linear Data Structures)


  • 비선형 자료 구조: 그래프, 트리, 해시 테이블, 힙, 맵, 셋, 우선순위 큐 등.

▼ 비선형 자료 구조 - 그래프트리에 대한 내용
[CS] 자료 구조의 분류 - 비선형 자료 구조 #1 (그래프, 트리)

▼ 비선형 자료 구조 - , 우선순위 큐에 대한 내용
[CS] 자료 구조의 분류 - 비선형 자료 구조 #2 (힙, 우선순위 큐)

1. 맵 (Map)


  • 맵은 특정 순서에 따라 키(key)와 매핑된 값(value)의 조합으로 형성된 자료 구조, 즉 Key와 Value를 쌍으로 데이터를 저장하는 자료 구조이다.
  • 'key' : 1과 같이 string : int 형태로 값을 할당해야 할 때, 해시 테이블(Hash Table)을 구현할 때 등 사용한다.
  • 레드 블랙 트리(Red Black Tree) 자료 구조를 기반으로 형성된다.
  • Map은 Key를 사용하여 데이터를 검색, 추가, 삭제, 수정할 수 있으며, 각 Key는 고유해야 한다.
  • 일반적으로 Map은 동적 크기를 갖는다. 데이터가 추가되거나 삭제될 때 자동으로 크기를 조절 및 정렬한다.
  • Map은 데이터를 효율적으로 저장하고 검색하기 위해 해시 함수(hash function)를 사용한다.
  • JavaScript의 Map은 ECMAScript 6 (ES6) 스펙부터 공식적으로 추가되었다.

1-1. 맵 - 프로그래밍 언어별 구분

  • 해시 맵 (Hash Map 또는 Hash Table)

    • 가장 일반적으로 "Map"이라고 불리는 자료 구조는 해시 맵 또는 해시 테이블이다. 이 자료 구조는 키-값(key-value) 쌍을 저장하고 검색하는 데 사용된다. 키를 해시 함수를 통해 해싱하고, 그 결과를 배열의 인덱스로 사용하여 값을 저장하거나 검색한다. JavaScript에서는 Map 객체가 이러한 해시 맵을 구현하는 데 사용된다. 삽입, 삭제, 검색 연산의 평균 시간 복잡도가 O(1)에 가깝다.
    • Map에서 key로 사용 가능한 데이터 타입: 문자열, 숫자, 객체, 함수 등 다양한 데이터 타입을 키로 사용 가능하다. (cf. 자바스크립트에서 Object의 Key는 문자열과 Symbol(ES6부터 지원)만 사용할 수 있다.)
  • C++ STL의 Map

    • C++ 언어에서 "Map"은 키-값 쌍을 저장하는 자료 구조로, 레드-블랙 트리(Red-Black Tree) 기반의 자료 구조이다. 이는 키 값이 정렬되어 있으며, 검색, 삽입 및 삭제 연산의 시간 복잡도가 O(log N)이다. C++ 표준 라이브러리(STL)에서 std::map으로 구현되어 있다.
  • Java의 Map 인터페이스

    • Java에서 "Map"은 키-값 쌍을 저장하고 검색하는 인터페이스를 나타낸다. Java에서는 HashMap, TreeMap, LinkedHashMap 등과 같은 구체적인 구현체를 제공한다. HashMap은 해시 맵, TreeMap은 레드-블랙 트리를 기반으로 한 맵, LinkedHashMap은 링크드 리스트를 사용하여 순서를 유지하는 맵이다.
  • Python의 딕셔너리(Dictionary)

    • Python에서 "Map"은 딕셔너리(dictionary)로 구현되며, 키와 값의 쌍을 저장하고 검색하는 데 사용된다. 딕셔너리는 중괄호 {}를 사용하여 정의하며, 키와 값을 콜론(:)으로 구분한다.

1-2. 맵의 활용

  • Map은 데이터를 저장하고 검색하는 데 빠르고 효율적이다. 예를 들어, 프로그래밍에서는 변수의 이름과 값을 연결하는 데 Map을 사용하거나, 데이터베이스 캐싱, 웹 애플리케이션에서 사용자 세션 관리, 빅데이터 처리, 그래프 알고리즘 등 다양한 분야에서 활용된다.
  • 여러 프로그래밍 언어와 라이브러리에서 Map을 제공하며, 각각의 언어나 라이브러리에서 구현 및 활용 방법이 다를 수 있다.

1-3. 기본 Method (JavaScript 기준)

📌 삽입 (Insertion)

  • set(key, value): 새로운 키-값 쌍을 Map에 추가한다. 만약 이미 동일한 키가 존재하면 해당 키의 값을 갱신한다.
const myMap = new Map();
myMap.set('name', 'John');
myMap.set('age', 30);

📌 검색 (Lookup)

  • get(key): 특정 키에 연결된 값을 검색한다.
const name = myMap.get('name'); // 'John'

📌 삭제 (Deletion)

  • delete(key): 특정 키-값 쌍을 삭제한다.
myMap.delete('age'); // 삭제

📌 크기 (Size)

  • size: Map에 저장된 키-값 쌍의 개수를 반환한다.
const size = myMap.size; // 1 (age 키가 삭제되었으므로 1개의 키-값 쌍만 남음)

📌 존재 여부 확인 (Existence Check)

  • has(key): 특정 키가 Map 내에 존재하는지 확인한다.
const hasName = myMap.has('name'); // true
const hasAge = myMap.has('age');   // false

📌 키 목록 및 값 목록 검색 (Key and Value Retrieval)

  • keys(): Map 내의 모든 키의 목록을 반환한다.
  • values(): Map 내의 모든 값을 반환한다.
  • entries(): Map 내의 모든 키-값 쌍을 [key, value] 형태의 배열로 반환한다.
const keys = Array.from(myMap.keys());     // ['name']
const values = Array.from(myMap.values()); // ['John']
const entries = Array.from(myMap.entries()); // [['name', 'John']]

📌 모든 요소 제거 (Clear)

  • clear(): Map 내의 모든 키-값 쌍을 제거한다.
myMap.clear(); // 모든 키-값 쌍 제거

📌 반복 (Iteration)

  • for...offorEach 메서드를 활용하여 Set 순회
const myMap = new Map();
myMap.set('name', 'John');
myMap.set('age', 30);
myMap.set('city', 'New York');

// for...of 반복문을 사용하여 Map 순회
for (const [key, value] of myMap) {
  console.log(`${key}: ${value}`);
}

// forEach 메서드를 사용하여 Map 순회
myMap.forEach((value, key) => {
  console.log(`${key}: ${value}`);
});

2. 셋 (Set)


  • 셋은 중복 요소가 없이 유일한 값을 저장하는 자료 구조이다.
  • Map과 마찬가지로 JavaScript의 Set은 ECMAScript 6 (ES6) 스펙부터 공식적으로 추가되었다.
  • Set은 순서를 보장하지 않으므로 요소가 추가된 순서대로 나열되지 않는다. Set은 중복 요소를 허용하지 않으므로 동일한 값을 여러 번 추가하더라도 하나의 값만 유지된다. 따라서 중복 요소를 효과적으로 관리할 때 사용된다.
  • 셋에 추가된 데이터는 내부적으로 항상 객체로 저장된다. 셋은 원시 데이터 유형과 객체를 모두 저장할 수 있는 자료 구조이다. 셋은 각 요소를 구분하기 위해 데이터를 내부적으로 객체로 변환한다. 그러므로 원시 데이터 값이 Set에 저장되면 내부적으로 객체 형태로 변환된다.

2-1. 기본 Method (JavaScript 기준)

📌 삽입 (Insertion)

  • add(value): Set에 새로운 값을 추가합니다. 이미 Set에 존재하는 값을 추가하더라도 중복 값은 저장되지 않습니다.
const mySet = new Set();
mySet.add(1);
mySet.add(2);
mySet.add(3);

console.log(mySet); // Set { 1, 2, 3 }

📌 삭제 (Deletion)

  • delete(value): Set에서 지정된 값을 삭제합니다. 삭제가 성공하면 true를 반환하고, 삭제할 요소가 없으면 false를 반환합니다.
const mySet = new Set([1, 2, 3]);
mySet.delete(2); // 삭제 성공, true 반환
mySet.delete(4); // 삭제 실패 (요소가 없음), false 반환

console.log(mySet); // Set { 1, 3 }

📌 크기 (Size)

  • size 또는 length 프로퍼티: Set의 요소 개수를 반환합니다.
const mySet = new Set([1, 2, 3]);
console.log(mySet.size); // 3

📌 존재 여부 확인 (Existence Check)

  • has(value): Set에 지정된 값을 가지고 있는지 확인합니다. 존재하면 true를, 존재하지 않으면 false를 반환합니다.
const mySet = new Set([1, 2, 3]);
console.log(mySet.has(2)); // true
console.log(mySet.has(4)); // false

📌 모든 요소 제거 (Clear)

  • clear(): Set의 모든 요소를 삭제하여 빈 Set으로 만듭니다.
const mySet = new Set([1, 2, 3]);
mySet.clear();

console.log(mySet); // Set {}

📌 반복 (Iteration)

  • for...offorEach를 활용하여 Map 순회
// for...of 반복문을 사용하여 Map 순회
const mySet1 = new Set(['apple', 'banana', 'cherry']);

for (const item of mySet1) {
  console.log(item);
}
// 출력:
// 'apple'
// 'banana'
// 'cherry'

// forEach 메서드를 사용하여 Map 순회
const mySet2 = new Set([1, 2, 3]);

mySet2.forEach((value) => {
  console.log(value);
});
// 출력:
// 1
// 2
// 3

2-2. 셋(Set)과 배열(Array)의 차이

Set과 배열(Array)은 모두 값(데이터)의 컬렉션을 저장하는 자료 구조이지만, 몇 가지 중요한 차이점이 있다.

  • 중복 요소의 처리

    • Set: Set은 중복 요소를 허용하지 않는다. 즉, Set에 동일한 값을 여러 번 추가해도 중복 요소가 저장되지 않는다. Set은 값의 유일성을 보장한다.
    • 배열: 배열은 중복 요소를 허용한다. 동일한 값을 배열에 여러 번 추가할 수 있다.
  • 요소 순서

    • Set: Set은 요소를 저장할 때 순서를 보장하지 않는다. Set에 추가한 순서대로 요소가 저장되지 않으며, 순서가 정해져 있지 않다.
    • 배열: 배열은 요소를 저장한 순서를 유지한다. 즉, 배열에 요소를 추가한 순서대로 요소가 저장되며, 순서가 중요하다.
  • 인덱싱

    • Set: Set은 인덱싱(indexing)을 지원하지 않는다. 즉, Set에서 특정 위치의 요소에 직접 접근할 수 없다.
    • 배열: 배열은 요소에 대한 인덱스를 사용하여 특정 위치의 요소에 직접 접근할 수 있다.
  • 반복

    • Set: Set은 forEach 메서드 또는 for...of 반복문을 사용하여 요소를 순회할 수 있다.
    • 배열: 배열은 forEach 메서드, for...of 반복문, 또는 일반 for 반복문을 사용하여 요소를 순회할 수 있다.
  • 메서드 및 기능

    • Set: Set은 값의 유일성과 집합 연산을 지원하는 메서드(예: add, delete, has, clear)를 제공한다.
    • 배열: 배열은 요소의 추가, 삭제, 검색, 정렬 등 다양한 메서드와 기능(예: push, pop, shift, unshift, sort, filter, map)을 지원한다.

2-3. 셋(Set)과 배열(Array)의 평균 시간 복잡도 비교

  • 셋(Set)

    • add(value): O(1) (해시 함수를 사용하므로 해시 충돌이 적으면 O(1)이다.)
    • delete(value): O(1)
    • has(value): O(1)
    • size 또는 length: O(1)
  • 배열(Array)

    • push(value): O(1) (배열의 크기가 동적으로 조정되면 O(N)의 복잡도가 발생할 수 있다.)
    • pop(): O(1)
    • shift(): O(N) (모든 요소를 앞으로 이동해야 하므로)
    • unshift(value): O(N) (모든 요소를 뒤로 밀어야 하므로)
    • splice(): O(N) (삭제 또는 삽입하는 요소의 수에 따라 다르다.)

👉🏻 따라서 Set은 요소 추가, 삭제 및 확인 연산에서 일반적으로 상수 시간 복잡도 O(1)을 가지므로, 중복 요소를 허용하지 않고 요소 존재 여부를 빠르게 확인하는 데 적합하다.

👉🏻 배열은 요소의 순서가 중요하거나 동적 크기 조정이 필요한 경우에 유용하다. 예를 들어, 인덱스를 사용하여 특정 요소에 직접 접근하거나 요소를 정렬하거나 필터링하는 경우 배열이 유용하다.

3. 해시 테이블 (Hash Table)


  • 해시 테이블은 (Key, Value)로 데이터를 저장하는 자료 구조로 빠르게 데이터를 검색할 수 있는 자료구조이다. 매우 큰 숫자 데이터나 문자열과 같은 임의의 길이를 가진 Key값을 고정된 유한한 크기의 값으로 매핑한 테이블로, O(1)의 빠른 속도로 데이터를 찾을 수 있다.
  • 해시 테이블은 해시 함수를 사용해서 변환한 값을 배열(버킷)의 index로 정하고 값을 저장한다.
  • 해시 함수는 Key값을 받아 해시 함수를 사용하여 고정 크기의 해시 코드(해시 값)를 반환한다. 이 해시 코드는 배열의 index로 사용되어 값을 저장하거나 검색하는 데 사용된다. 여기서 실제 값이 저장되는 장소를 Bucket 또는 Slot이라고 한다.
    • 해시 함수는 여러 종류가 있고, Key를 해시 코드로 변환하고 충돌을 최소화하기 위한 목적으로 설계 된다.

3-1. 해시 함수(Hash Function)의 종류

  • Division Method (나눗셈 방법): 이 방법은 키를 테이블 크기로 나눈 나머지를 해시 코드로 사용한다. 즉, hash(key) = key % table_size와 같은 형태로 표현된다. 이 방법은 간단하고 빠르지만, 특정 키 패턴에 대해서는 충돌이 발생할 수 있다.

  • Multiplication Method (곱셈 방법): 이 방법은 키를 0과 1 사이의 실수로 변환한 다음 테이블 크기를 곱한 후 정수 부분을 취한다. hash(key) = floor(table_size * (key * A - floor(key * A)))와 같은 형태로 표현된다. 상수 A는 일반적으로 0보다 크고 1보다 작은 값을 사용한다. 이 방법은 좋은 분포를 제공하는데, 충돌을 최소화하는 데 도움이 된다.

  • Folding Method (접기 방법): 이 방법은 키를 일정한 크기의 부분 키로 나누고 이를 합하여 해시 코드를 생성한다. 예를 들어, 123456789을 12, 34, 56, 78, 9로 나누고 합쳐서 해시 코드를 생성할 수 있다.

  • Mid-Square Method (중앙제곱 방법): 이 방법은 키를 제곱한 다음 중간 일부 자리를 선택하여 해시 코드로 사용한다. 예를 들어, 1234를 제곱하면 1522756이고, 여기서 중간의 3자리인 227을 해시 코드로 사용할 수 있다.

  • SHA-1, SHA-256 등 암호학적 해시 함수: 보안이 중요한 경우, 암호학적 해시 함수를 사용할 수 있다. 이러한 함수는 충돌을 최소화하고, 무작위성과 안전성을 제공합니다. 하지만 일반적인 해시 테이블에 비해 계산 비용이 높을 수 있다.

3-2. 시간 복잡도

  • 평균: O(1), 최악: O(N)
  • 각각의 Key값은 해시함수에 의해 고유한 index를 가지게 되어 바로 접근할 수 있으므로 평균 O(1)의 시간복잡도로 데이터를 조회할 수 있다.
  • 하지만 데이터의 충돌이 발생한 경우 연결 리스트 또는 다른 자료 구조를 순회하여 검색해야 하므로 최악의 경우에는 O(N)까지 시간복잡도가 증가할 수 있다.

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