Hash Table

Key에 Value로 데이터를 저장하는 데이터 구조

• Key를 통해 데이터를 바로 받아올 수 있으므로 속도가 획기적으로 빨라진다.
• Python Dictionary = Hash Table

• 보통 배열로 미리 Hash Table의 사이즈만큼 생성후 사용 (공간과 탐색시간을 맞바꾸는 기법)

  • 해시테이블 공간을 늘림으로써 충돌로인한 추가적인 자료구조 알고리즘을 실행하지 않도록 만든다.

용어

• Hash: 임의의 값을 고정길이로 변환하는 것
• Hash Table: 키값의 연산에 의해 직접 접근이 가능한 데이터 구조
• Hash Function: Key에 대해 산술 연산을 이용해 데이터 위치를 찾을 수 있는 함수
• Hash Value (Hash Address): Key를 해싱 함수로 연산해서 해쉬 값을 알아내고, 해쉬 테이블에서 해당 Key에 대한 데이터 위치를 일관성있게 찾을 수 있음
• Slot: 한 개의 데이터를 저장할 수 있는 공간
• 저장할 데이터에 대해 Key를 추출할 수 있는 별도의 함수도 존재할 수 있음

장점

• 데이터 저장/읽기 속도가 빠르다.(검색 속도가 빠르다)
• Hash는 Key에 대한 데이터가 있는지 중복 확인이 쉽다.

단점

• 일반적으로 저장공간이 좀더 많이 필요하다.

• 여러키에 해당하는 주소가 동일할 경우 충돌을 해결하기 위한 별도 자료구조가 필요하다.

  • 충돌 문제가 있기 때문에 저장공간을 충분하게 확보하는 경우가 있다.

주요 용도

• 검색이 많이 필요한 경우

• 저장, 삭제, 읽기가 빈번한 경우

  • 배열의 경우 데이터를 일일이 찾아가야하는 문제가 있어서 비효율적이기 때문이다.
• 캐시 구현시 (중복 확인이 쉽기 때문)