해쉬 테이블(Hash Table)

1. 해쉬 구조

• Hash Table : 키에 데이터를 저장하는 데이터 구조
  • Key를 통해 바로 데이터를 받아올 수 있으므로, 속도가 획기적으로 빨라짐
  • 파이썬 딕셔너리 타입이 해쉬테이블의 예 : Key를 가지고 바로 데이터를 꺼냄
  • 보통 배열로 미리 Hash Table 사이즈 만큼 생성 후에 사용
  • 파이썬 = 딕셔너리 타입

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2. 알아둘 용어

• 해쉬(Hash) : 임의 값을 고정 길이로 변화하는 것
• 해쉬 테이블(Hash Table) : 키 값의 연산에 의해 직접 접근이 가능한 데이터 구조
• 해싱 함수(Hash Function) : Key에 대해 산술 연산을 이용해 데이터 위치를 찾을 수 있는 함수
• 해쉬 값(Hash Value) 또는 해쉬 주소(Hash Address) : Key를 해싱 함수로 연산해서, 해쉬 값을 알아내고, 이를 기반으로 해쉬 테이블에서 해당 Key에 대한 데이터 위치를 일관성있게 찾을 수 있음
• 슬롯(Slot): 한 개의 데이터를 저장할 수 있는 공간
• 저장할 데이터에 대해 Key를 추출할 수 있는 별도 함수도 존재할 수 있음.

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3. 자료 구조 해쉬 테이블의 장단점과 주요 용도

• 장점

  • 데이터 저장/읽기 속도가 빠르다. (검색 속도가 빠르다.)
  • 해쉬는 키에 대한 데이터가 있는지(중복) 확인이 쉬움

• 단점

  • 일반적으로 저장공간이 좀 더 많이 필요하다
  • 여러 키에 해당하는 주소가 동일할 경우 충돌을 해결하기 위한 별도 자료구조가 필요함

• 주요 용도

  • 검색이 많이 필요한 경우

  • 저장, 삭제, 읽기가 빈번한 경우

  • 캐쉬 구현시 (중복 확인이 쉽기 때문)
    

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4. 충돌 해결 알고리즘( 좋은 해쉬 함수 사용하기)

= 해쉬 테이블의 가장 큰 문제는 충돌의 경우.

Chaining 기법

: 개방 해싱 또는 Open Hashing 기법 중 하나 : 해쉬 테이블 저장공간 외의 공간을 활용하는 기법

충돌이 일어나면, 링크드 리스트라는 자료 구조를 사용해서, 링크드 리스크로 데이터를 추가로 뒤에 연결 시켜서 저장하는 기법

Linear Probing 기법

: 폐쇄 해싱 또는 Close Hashing 기법 중 하나 : 해쉬 테이블 저장공간 안에서 충돌 문제를 해결하는 기법

빈번한 충돌을 개선하는 기법

• 해쉬 함수를 재정의 및 해쉬 테이블 저장공간을 확대

참고: 해쉬 함수와 키 생성 함수

-파이썬의 hash()함수는 실행할 때마다, 값이 달라질 수 있음

-유명한 해쉬 함수들이 있음 : SHA

어떤 데이터도 유일한 고정된 크기의 고정값을 리턴해주므로, 해쉬 함수로 유용하게 활용 가능

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5. 시간 복잡도

• 일반적인 경우 (충돌이 없는 경우) O(1)

• 최악의 경우 (충돌이 모두 발생하는 경우) O(n)

  ⇒ 해쉬 테이블의 경우, 일반적인 경우를 기대하고 만들기 때문에, 시간복잡도는 O(1)이라고 말할 수 있음

검색에서 해쉬테이블의 사용 예

• 16개의 배열에 데이터를 저장하고, 검색할 때 O(n)
• 16개의 데이터 저장공간을 가진 위의 해쉬 테이블에 데이터를 저장하고, 검색할 때 O(1)