[Concept] 해쉬 테이블 (Hash Table)

대표적인 데이터구조로 해쉬 테이블이 있습니다.

 

Hash Table

출처 : 알고리즘/기술면접 완전정복 올인원 패키지

• 키(key)에 데이터(Value)를 저장하는 데이터 구조
• 예) 파이썬 딕셔너리 타입
  • 보통은 배열로 미리 Hash Table의 사이즈만큼 생성 후에 사용하지만 파이썬은 그럴 필요 X

 

용어

• 해쉬(Hash) : 임의 값을 고정 길이로 변환하는 것
• 해쉬 테이블 : 키 값의 연산에 의해 직접 접근이 가능한 데이터 구조 (데이터를 저장할 공간 :Slot)
• 해싱 함수 : Key에 대해 산술 연산을 이용해 데이터 위치를 찾을 수 있는 함수
  
  • key가 입력, 해쉬 주소(해쉬 값)가 출력
• 해쉬 값 or 해쉬 주소 : Key를 해싱함수로 연산해서, 해쉬 값을 알아내고, 이를 기반으로 해쉬 테이블에서 해당 Key에 대한 데이터 위치를 쉽게 찾을 수 있습니다.
• 저장할 데이터에 대해 Key를 추출할 수 있는 별도 함수도 존재할 수 있습니다.

 

간단한 예

# 해쉬테이블 생성
hash_table = list([0 for i in range(10)])  # [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]

# 초간단 해쉬함수 (Devision 방법- 나누기를 통한 나머지 값을 사용)
def hash_func(key):
  return key % 5
 
# 해쉬테이블에 저장
data1 = 'Andy'
data2 = 'Dave'

# 아스키 코드로 변환, 첫번째 문자만 변환
print(ord(data1[0]),ord(data2[0]), ord(data3[0]))  # 65, 68, 84
print(ord(data1[0]), hash_func(ord(data1[0]))

# 해쉬테이블에 값 저장
def storage_data(data, value):
  key = ord(data[0])
  hash_address = hash_func(key)
  hash_table[hash_address] = value
  
storage_data('Andy', '01023456789')

# 해쉬 테이블에서 특정 주소의 데이터를 가져오는 함수도 만듭니다.
# 실제 데이터를 저장하고 읽기
def get_data(data):
  key = ord(Data[0])
  hash_address = hash_Func(key)
  return hash_table[hash_address]

 

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 좀더 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)