[자료구조 이론] 7. 해쉬 테이블 (Hash Table)

• 키(Key)에 데이터(Value)를 저장하는 데이터 구조
• Key를 통해 바로 데이터를 받아올 수 있어 속도가 빠름
• 파이썬 딕셔너리(Dictionary) 타입 - 별도 구현 필요 없음
• 장점
  • 데이터 저장/읽기 속도가 빠르다. (검색 속도가 빠르다.)
  • 키에 대한 데이터가 있는지(중복) 확인이 쉬움
• 단점
  • 일반적으로 저장공간이 조금 더 많이 필요
  • 여러 키에 해당하는 주소가 동일할 경우 충돌을 해결하기 위한 별도 자료구조가 필요
• 주요 용도
  • 검색이 많이 필요한 경우
  • 저장, 삭제, 읽기가 빈번한 경우
  • 캐쉬 구현시 (중복 확인이 쉽기 때문)

 

(관련 용어)

• 해쉬(Hash) : 임의의 데이터를 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 일관성있게 찾을 수 있음
• 슬롯(Slot) : 한 개의 데이터를 저장할 수 있는 공간
• 저장할 데이터에 대해 Key를 추출할 수 있는 별도 함수도 존재 가능

 

 

간단한 해쉬 예

 

리스트 변수를 활용한 해쉬 테이블 구현