자료구조 : 해쉬 테이블(Hash Table)

해쉬 구조

• Key(키)에 Value(데이터)를 저장하는 데이터 구조
• Key를 통해 바로 데이터를 받을 수 있음, 속도가 빨라짐
• 공간과 탐색 시간끼리 서로 바꾸는 기법. 일반적으로 배열에서 미리 Hash Table사이즈만큼 생성 후 사용

 

단어

• 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) : Key를 해싱 함수로 연산하여 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

출처 : 위키백과

#Hash Table 만들기

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

#Hash 함수 만들기

def hash_func(key):
	return key%5
    
#Hash테이블에 저장하기

data1 = 'Apple'
data2 = 'Drive'
data3 = 'Tree'
data4 = 'Age'

#ord()는 ASCII(아스키)코드를 리턴함
print (ord(data1[0]), ord(data2[0]), ord(data3[0])) #65 68 84 출력
print (ord(data1[0]), hash_func(ord(data1[0])) #65 0 출력
print (ord(data1[0]), ord(data4[0])) #65 65 출력

 

해쉬테이블의 장점과 단점

- 장점 : 검색속도가 빠름, 중복 확인이 쉬움

- 단점 : 저장공간이 많이 필요함, 여러 키에 해당하는 주소가 동일할 경우 충돌을 피하기 위한 자료구조가 별도로 필요함

- 주요 용도 : 검색이 많이 필요한 경우, 저장·삭제·읽기가 많은 경우, 캐쉬를 구현할 경우