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해시 테이블(Hash Table)이란?해시 함수(Hash Function) 역할 해시(Hash)값이 충돌하는 경우 1. 체이닝(Chaining)2. 개방 주소법(Open Addressing)1) 선형 탐사(Linear probing)2) 제곱 탐사(Quadratic probing)3) 이중 해싱(double hashing)문제점 해시테이블(Hash Table) 시간 복잡도 JavaScript의 Object와 Map Object Map 참고 자료

안녕하세요, 장동호 입니다!

오늘은 해시 테이블에 대해 이야기 해보려고 합니다.

해시 테이블(Hash Table)이란?

이미지 출처: https://velog.io/@soom/Hash-Table-Hash-Collision-Resolution

해시 테이블은 키(key)와 값(value)으로 데이터를 저장하는 자료구조 중 하나로, 빠르게 데이터를 검색할 수 있는 것이 특징입니다. 해시 테이블이 빠른 검색 속도를 제공하는 이유는 해시 함수를 사용해 데이터의 위치를 직접 계산해 접근하기 때문입니다.

해시 테이블의 구조를 먼저 살펴보겠습니다. 키를 통해 얻고자 하는 데이터는 버킷(bucket)에 저장되어 있습니다. 버킷은 여러 개가 존재하며, 여러 버킷들은 배열을 형성합니다. 해시 함수는 키를 인자로 활용해 인덱스를 반환합니다. 이 인덱스가 곧 버킷 배열의 인덱스에 해당합니다. 키를 해시 함수에 통과시켜 원하는 버킷에 접근할 수 있는 것이죠. 이러한 해시 테이블의 핵심은 해시 함수에 있습니다. 해시 함수에 대해 자세히 알아보겠습니다.

해시 함수(Hash Function) 역할

해시 함수는 키(key)를 정수로 변환하고, 그 정수를 이용해 배열의 인덱스를 계산하는 함수입니다. 이 함수는 해시 테이블에서 데이터를 어디에 저장할지 결정하는 핵심 요소입니다.

가장 간단한 해시 함수 방식은 모듈러 연산(modular arithmetic) 입니다. 이 방식은 키를 숫자로 변환한 뒤, 배열의 크기(버킷 수) 로 나눈 나머지를 인덱스로 사용하는 방식입니다.


index = hash(key) % M

여기서 hash(key)는 키를 정수로 변환한 값이고, M은 해시 테이블(배열)의 크기입니다.

예를 들어, 키 “apple”을 해시 함수에 넣어 3이라는 숫자가 나왔다면, 내부 배열의 3번 인덱스에 “apple”과 관련된 값을 저장하게 됩니다.

해시(Hash)값이 충돌하는 경우

이미지 출처: https://en.wikipedia.org/wiki/Hash_collision

모듈러 연산 방식은 간단하고 빠르지만, 서로 다른 키가 같은 인덱스를 반환할 수 있는 문제가 발생합니다.

예를 들어, 키 “Sandra Dee” 를 해시 함수에 넣어 152라는 숫자가 나왔다고 가정해보겠습니다.

이 숫자는 해시 테이블의 152번 인덱스, 즉 해당 버킷(bucket)의 위치를 의미합니다.

그런데 문제는 이미 “John Smith”라는 키도 해시 함수에 의해 152번 인덱스에 저장되어 있었다면 어떻게 될까요?

이러한 상황을 해시 충돌(Hash Collision) 이라고 합니다. 서로 다른 키가 같은 해시 값을 가지는 경우 발생하는 문제로, 해시 테이블에서는 필연적으로 충돌이 발생할 수밖에 없습니다.

이를 적절하게 처리하지 않으면 기존 데이터가 덮어쓰기(overwrite) 되거나, 검색이 실패하게 됩니다.

충돌을 해결하기 위한 대표적인 방식은 다음과 같습니다.

1. 체이닝(Chaining)

가장 일반적인 방법은 체이닝입니다.

충돌이 발생한 버킷에 데이터를 링크드 리스트처럼 연결해서 여러 개의 값을 저장할 수 있도록 하는 방식입니다.

같은 인덱스를 공유하더라도 각 데이터를 순차적으로 연결하여 저장할 수 있습니다. 데이터를 검색할 때는 해당 버킷의 링크드 리스트를 순회하면서 원하는 키를 찾습니다.

2. 개방 주소법(Open Addressing)

또 다른 방식은 개방 주소법입니다.

이 방법은 충돌이 발생했을 때, 다음 빈 공간을 찾아 저장하는 방식입니다.

예를 들어 "Sandra Dee"가 저장될 152번 버킷이 이미 사용 중이라면 153번 버킷을 확인하고 비어있으면 거기에 저장하고 아니면 계속 다음으로 이동하는 식으로 버킷을 하나씩 옮겨가며 빈 자리를 찾는 방식입니다.

이때 빈 자리를 탐색하는 방법에 따라 여러 방식으로 나뉩니다.

1) 선형 탐사(Linear probing)

충돌이 발생하면 다음 인덱스를 하나씩 순차적으로 확인합니다.

가장 간단한 방식이지만, 탐사 이동폭이 고정돼 있는 선형 탐사는 특정 해시값 주변 버킷이 모두 채워져 있는 클러스터링(Clustered) 현상이 발생해 성능이 저하될 가능성이 존재합니다.

2) 제곱 탐사(Quadratic probing)

충돌이 발생하면 제곱 간격으로 인덱스를 확인합니다.

선형 탐사보다 클러스터링을 줄일 수 있다는 장점이 있지만, 테이블이 꽉 차면 무한 루프에 빠질 수 있어 적절한 테이블 크기가 중요합니다.

3) 이중 해싱(double hashing)

충돌이 발생했을 때 두 번째 해시 함수의 값을 이용해 탐색 간격을 결정합니다. 이중 해싱의 핵심은 탐사할 해시값의 규칙성을 없애버려서 클러스터링을 최소화하는 기법입니다.

다만, 구현이 상대적으로 복잡하고 보조 해시 값이 0이 되지 않도록 주의해야 합니다.


// 충돌이 발생하면 두 번째 해시 함수의 값을 이용해 탐색 간격을 설정하는 방식
// 첫 해시 값이 152이고, 보조 해시 값이 7이라면
// 

index = (hash1(key) + i * hash2(key)) % M

예를 들어, 첫 해시 값이 152이고, 보조 해시 값이 7이라면 152 -> 159 (152+1x7) -> 166(152+2x7) 순으로 버킷을 탐색합니다.

문제점

Open addressing 방식에서는 충돌이 발생했을 때 동일한 해시 테이블 내에서 다른 위치를 찾아 데이터를 저장하는데, 이 과정에서 삭제 시 단순히 해당 자리를 비워버리면, 이후 탐색 시 데이터를 찾지 못하게 되는 문제가 생깁니다.

예를 들어, 어떤 키를 검색하려고 선형 탐사를 하는 도중 중간에 빈 공간을 만나면, 탐색을 멈추고 "데이터가 없다"고 잘못 판단하게 되는 것입니다.

이를 해결하기 위해서는 삭제된 자리에 삭제 마커(예: "deleted" 표시) 를 남겨서 이후 탐색이 계속될 수 있도록 처리합니다. 하지만 이 방식도 성능 저하를 일으킬 수 있기 때문에, 일정 수준 이상 삭제가 누적되면 재해싱(rehashing) 을 고려해야 합니다.

해시테이블(Hash Table) 시간 복잡도

해시 테이블은 키(key)와 값(value)을 저장할 때, 해시 함수를 이용해 데이터를 저장할 위치를 계산함으로써 평균적으로 O(1)의 빠른 조회 속도를 자랑하는 자료구조입니다. 하지만 현실에서는 해시 함수가 충돌을 피할 수 없습니다. 서로 다른 키가 같은 인덱스를 반환하는 경우, 이를 처리하기 위해 보통 체이닝(Chaining) 같은 충돌 해결 전략을 사용합니다.

체이닝의 경우, 충돌이 발생하면 해당 버킷에 연결 리스트 형태로 데이터를 추가하게 되는데, 이 경우 최악의 경우에는 모든 데이터가 한 버킷에 연결되는 상황도 발생할 수 있습니다. 이런 경우 탐색 시 리스트를 끝까지 순회해야 하므로 시간 복잡도는 O(N)에 가까워질 수 있습니다.

그래서 충돌을 줄이기 위해 보통 다음과 같은 방식이 사용됩니다.

더 정교한 해시 함수 사용

버킷 수(테이블 크기)를 충분히 크게 설정

개방 주소법에서 충돌 분산 기법 적용 (예: 이중 해싱)

하지만 이러한 방법들은 더 많은 메모리를 요구하며, 공간 낭비를 유발할 수 있다는 단점도 함께 존재합니다.

만약 테이블이 가득 차게 되면, 해시 테이블은 보통 자동으로 크기를 두 배로 늘려 리사이징(resize)합니다. 이 과정에서 모든 데이터를 다시 해싱해야 하기 때문에, 심각한 성능 저하가 발생할 수 있습니다. 일반적으로 해시 테이블은 공간 사용률(load factor)이 70% ~ 80%에 도달하면 충돌이 급격히 증가하기 시작합니다. 이를 방지하려면 처음부터 데이터 규모를 고려하여 적절한 크기로 테이블을 설계하거나, 리사이징 비용을 감안한 구현이 필요합니다.

JavaScript의 Object와 Map

JavaScript에서는 별도의 해시 테이블 클래스를 직접 구현하지 않더라도, 내장 객체(Object)와 Map을 활용해 해시 테이블과 유사한 기능을 쉽게 사용할 수 있습니다.

Object

JavaScript의 객체({})는 본질적으로 문자열 기반 해시 테이블처럼 동작합니다.

모든 키는 내부적으로 문자열 또는 심볼(Symbol)로 변환되며, 이에 대한 값을 저장하고 빠르게 조회할 수 있습니다.


const user = {
  name: "Dongho",
  age: 24
};

console.log(user["name"]);  // "Dongho"

객체는 내부적으로 해시 함수를 통해 키를 인덱싱하고 해당 값을 저장하는 구조로 동작하기 때문에, 일반적으로 O(1)의 시간복잡도로 데이터를 조회할 수 있습니다.

단, 키는 문자열 또는 Symbol만 허용되고 Map에 비해 기능이 제한적입니다.

Map

ES6부터 등장한 Map은 객체보다 더 강력한 해시 테이블 역할을 합니다.


const userMap = new Map();

userMap.set("name", "Dongho");
userMap.set(123, "ID number");
userMap.set(true, "active");

console.log(userMap.get("name"));  // "Dongho"
console.log(userMap.get(123));     // "ID number"

Map은 모든 자료형을 키로 사용할 수 있고, .set(), .get(), .has(), .delete()와 같은 메서드 기반 API를 제공합니다.

참고 자료

YouTubeBJ.23 맵(map)과 해시 테이블(hash table) 혹은 해시 맵(hash map)의 핵심만 모아보기! 20분간 아주아주아주 알차게 설명합니다!!

BJ.23 맵(map)과 해시 테이블(hash table) 혹은 해시 맵(hash map)의 핵심만 모아보기! 20분간 아주아주아주 알차게 설명합니다!!

#해시테이블 #맵 #해시맵 #해시함수 #해시충돌 #딕셔너리 #hashtable #map #hashmap #hashfunction #hashcollision #dictionary 해시 테이블은 실제 개발에서도 너무나도 자주 쓰이는 개념입니다!! 해시 테이블의 핵심만 모아서 속이 꽉찬 영상으로 만들었어요! 해시테이블, 해시 함수, 해시 충돌, 해시 충돌 해결 방법, 해시테이블 리사이징(resizing), python의 dictionary와 java의 HashMap에 대한 설명까지!! 코스 요리처럼 맛보고 가세용 :)

TISTORY[자료구조] 해시테이블(HashTable)이란?

[자료구조] 해시테이블(HashTable)이란?

1. 해시테이블(HashTable)이란? [ HashTable(해시테이블)이란? ] 해시 테이블은 (Key, Value)로 데이터를 저장하는 자료구조 중 하나로 빠르게 데이터를 검색할 수 있는 자료구조이다. 해시 테이블이 빠른 검색속도를 제공하는 이유는 내부적으로 배열(버킷)을 사용하여 데이터를 저장하기 때문이다. 해시 테이블은 각각의 Key값에 해시함수를 적용해 배열의 고유한 index를 생성하고, 이 index를 활용해 값을 저장하거나 검색하게 된다. 여기서 실제 값이 저장되는 장소를 버킷 또는 슬롯이라고 한다. 예를 들어 우리가 (Key, Value)가 ("John Smith", "521-1234")인 데이터를 크기가 16인 해시 테이블에 저장한다고 하자. 그러면 먼저 index = hash_fun..

해싱, 해시함수, 해시테이블 · ratsgo's blog

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