대표적인 데이터 구조6 : 해쉬 테이블 (Hash Table)
1. 해쉬 구조
Hash Table : Key에 Value를 저장하는 데이터 구조
Key를 통해 바로 데이터를 받아올 수 있으므로, 속도가 획기적으로 빨라짐
배열로 미리 해쉬 테이블 사이즈만큼 생성 후에 사용 (공간과 탐색 시간을 맞바꾸는 기법)
2. 알아둘 용어
- 해쉬(Hash) : 임의 값을 고정 길이로 변환하는 것
- 해쉬 테이블(Hash Table) : 키 값의 연산에 의해 직접 접근이 가능한 데이터 구조
- 해싱 함수(Hashing 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 일관성 있게 찾을 수 있음
- 슬록(Slot) : 한 개의 데이터를 저장할 수 있는 공간
- 저장할 데이터에 대해 Key를 추출할 수 있는 별도 함수도 존재할 수 있음
3. 해쉬 테이블의 장단점과 주요 용도
장점
- 데이터 저장/읽기 속도가 빠름 (검색 속도가 빠름)
- 해쉬는 키에 대한 데이터가 있는지(중복) 확인이 쉬움
단점
- 일반적으로 저장공간이 좀더 많이 필요함
- 여러 키에 해당하는 주소가 동일할 경우 충돌을 해결하기 위한 별도 자료구조가 필요함
용도
- 검색이 많이 필요한 경우
- 저장, 삭제, 읽기가 빈번한 경우
- 캐쉬 구현시 (중복 확인이 쉽기 때문)
4. 예시
import java.util.HashMap;
public class HashMapEx {
public static void main(String[] args) {
HashMap<String, String> map = new HashMap<>();
map.put("A", "apple");
map.put("B", "banana");
map.put("C", "carrot");
System.out.println(map.get("A"));
System.out.println(map.get("B"));
System.out.println(map.get("C"));
}
}
5. 충돌(Collision) 해결 알고리즘 (좋은 해쉬 함수 사용하기)
해쉬 테이블의 가장 큰 문제는 충돌의 경우이다. 이 문제를 충돌 또는 해쉬 충돌이라고 부른다.
- Chaining 기법
개방 해슁 또는 Open Hashing : 해쉬 테이블 저장공간 외의 공간을 활용하는 기법
충돌이 일어나면 링크드 리스트라는 자료 구조를 사용해서 링크드 리스트로 데이터를 추가로 뒤에 연결시켜서 저장하는 기법
- Linear Probing 기법
폐쇄 해슁 또는 Close Hashing : 해쉬 테이블 저장공간 안에서 충돌 문제를 해결하는 기법
충돌이 일어나면 해당 해쉬 어드레스의 다음 address부터 맨 처음 나오는 빈공간에 저장하는 기법
저장공간 활용도를 높이기 위한 기법
6. 빈번한 충돌을 개선하는 기법
해쉬 함수를 재정의 및 해쉬 테이블 저장공간을 확대
7. 유명한 해쉬 함수들
SHA(Secure Hash Algorithm, 안정한 해시 알고리즘) : 어떤 데이터도 유일한 고정된 크기의 고정값을 리턴해주므로, 해쉬 함수로 유용하게 활용 가능
SHA-1
SHA-256
8. 시간 복잡도
일반적인 경우(Collision 없는 경우)는 O(1)
최악의 경우(Collision이 모두 발생하는 경우) O(n)
해쉬 테이블의 경우, 일반적인 경우를 기대하고 만들기 때문에, 시간 복잡도는 O(1) 이라고 말할 수 있음
검색에서 해쉬 테이블의 사용 예
16개의 배열에 데이터를 저장하고 검색할 때 O(n)
16개의 데이터 저장공간을 가진 위의 해쉬 테이블에 데이터를 저장하고 검색할 때 O(1)