해쉬 테이블

해쉬 구조

 

Hash Table : 키에 데이터를 저장하는 데이터 구조

key를 통해 데이터를 받아올 수 있으므로, 속도가 획기적으로 빨라짐

 

용어

 

해쉬 : 임의 값을 고정 길이로 변환하는 것

해쉬 테이블 : 키 값의 연산에 의해 직접 접근이 가능한 데이터 구조

해싱 함수 : Key에 대해 산술 연산을 이용해 데이터 위치를 찾을 수 있는 함수

해쉬 값 또는 해쉬 주소 : Key를 해싱 함수로 연산해서, 해쉬 값을 알아내고, 이를 기반으로 해쉬 테이블에서 해당 Key에 대한 데이터 위치를 일관성 있게 찾을 수 있음

슬롯 : 한 개의 데이터를 저장할 수 있는 공간

저장할 데이터에 대해 Key를 추출할 수 있는 별도 함수도 존재할 수 있음.

장점

 

- 데이터 저장/읽기 속도가 빠르다 

- 해쉬는 키에 대한 데이터가 있는지 확인이 쉬움

 

단점

 

- 일반적으로 저장공간이 더 필요하다.

- 여러 키에 해당하는 주소가 동일할 경우 충돌을 해결하기 위한 별도 자료구조 필요

 

주요 사용처

 

- 검색이 필요한 경우

- 저장, 삭제, 읽기가 많은 경우

- 캐시 구현 시

 

 

해쉬 테이블의 큰 문제는 해쉬 충돌이다. 

 

해결법 

 - Chaining 기법

 개방 해싱 또는 Open Hashing 기법 중 하나 해쉬 테이블 저장공간 외의 공간을 활용한다.

 충돌이 일어나면 링크드 리스트 자료구조를 사용해 추가로 뒤에 연결시켜 저장하는 기법

 

 -Linear Probing 기법

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

 충돌이 일어나면 해당 해쉬 주소의 다음 주소부터 맨 처음 빈 공간에 저장하는 기법 (저장공간 활용도를 높임)

 

 

해쉬 충돌을 개선을 하기 위해 선 해쉬 함수를 재정의 및 해쉬 테이블의 저장공간을 확대하는 방법이 있다.

해쉬 구조는 공간과 시간을 맞바꾸는 특징이 존재한다. 따라서 공간을 늘림으로써 충돌을 피할 수 있고 데이터 접근시간이 효율적으로 유지된다.

 

참고로 유명한 해쉬 함수는 SHA(Secure Hash Algorithm) : 어떤 데이터도 유일한 고정된 크기의 고정값을 리턴해주므로, 해쉬 함수로 유용하게 사용할 수 있다. 

 

시간 복잡도

 

일반적인 경우에는 즉 충돌이 발생하지 않는 경우 O(1)

충돌이 발생하는 경우 O(n)

 

해쉬 테이블의 경우 일반적인 경우를 기대하고 만들기에 시간 복잡도는 O(1)이라고 할 수 있다.

 

배열과 해쉬 테이블의 검색 한경우 시간 복잡도 비교

배열 O(N) 해쉬 테이블 O(1)