대표적인 데이터 구조6: 해쉬 테이블 (Hash Table)

1. 해쉬 구조

• Hash Table: 키(Key)에 데이터(Value)를 저장하는 데이터 구조
  • Key를 통해 바로 데이터를 받아올 수 있으므로, 속도가 획기적으로 빨라짐
  • 파이썬 딕셔너리(Dictionary) 타입이 해쉬 테이블의 예: Key를 가지고 바로 데이터(Value)를 꺼냄
  • 보통 배열로 미리 Hash Table 사이즈만큼 생성 후에 사용 (공간과 탐색 시간을 맞바꾸는 기법)
  • 단, 파이썬에서는 해쉬를 별도 구현할 이유가 없음 - 딕셔너리 타입을 사용하면 됨

  2. 알아둘 용어

• 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) 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 존재할 수 있음

3. 간단한 해쉬 예

hash_table = list([i for i in range(10)])
hash_table

Result : [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]

def hash_func(key):
    return key % 5

3.3. 해쉬 테이블에 저장해보겠습니다.

• 데이터에 따라 필요시 key 생성 방법 정의가 필요함

data1 = 'Andy'
data2 = 'Dave'
data3 = 'Trump'
data4 = 'Anthor'
## ord(): 문자의 ASCII(아스키)코드 리턴
print (ord(data1[0]), ord(data2[0]), ord(data3[0]))
print (ord(data1[0]), hash_func(ord(data1[0])))
print (ord(data1[0]), ord(data4[0]))

• 3.3.2. 해쉬 테이블에 값 저장 예
  • data:value 와 같이 data 와 value를 넣으면, 해당 data에 대한 key를 찾아서, 해당 key에 대응하는 해쉬주소에 value를 저장하는 예

def storage_data(data, value):
    key = ord(data[0])
    hash_address = hash_func(key)
    hash_table[hash_address] = value

3.4. 해쉬 테이블에서 특정 주소의 데이터를 가져오는 함수도 만들어봅니다.

storage_data('Andy', '01055553333')
storage_data('Dave', '01044443333')
storage_data('Trump', '01022223333')

3.5. 실제 데이터를 저장하고, 읽어보겠습니다.

def get_data(data):
    key = ord(data[0])
    hash_address = hash_func(key)
    return hash_table[hash_address]

get_data('Andy')

Result : ‘01055553333’

• 장점
  • 데이터 저장/읽기 속도가 빠르다. ( 검색 속도가 빠르다 )
  • 해쉬는 키에 대한 데이터가 있는지 확인이 쉽다. ( 중복 )
• 단점
  • 일반적으로 저장공간이 좀 더 많이 필요하다.
  • 여러 키에 해당하는 주소가 동일할 경우, 충돌을 해결하기 위한 별도 자료 구조가 필요하다. ( 동일 참조 )
• 주요 용도
  • 검색이 많이 필요한 경우
  • 저장, 삭제, 읽기가 빈번한 경우
  • 캐쉬 구현시 ( 중복 확인이 쉽기 때문 )

충돌 해결 알고리즘 ( 좋은 해쉬 함수 사용하기 )

• 해쉬 테이블의 가장 큰 문제는 충돌 (collision) 의 경우이다. 이 문제를 충돌/ 해쉬 충돌이라고 부른다.

Chaining 기법

• Open hashing 기법 중 하나 : 해쉬 테이블 저장 공간 외의 공간을 활용하는 기법
• 충돌이 나면, 링크드 리스트 라는 자료 구조를 사용해서, 링크드 리스트로 데이터를 추로 뒤에 연결시켜 저장하는 기법이다.

hash_table = list([0 for i in range(8)])

def get_key(data):
    return hash(data)

def hash_function(key):
    return key % 8 

def save_data(data, value):
    # get_key 함수를통해 index_key 를 가져옴
    index_key = get_key(data)
    # index_key 에서 hash_function 으로 hash_address 를 가져옴
    hash_address = hash_function(index_key)
    # hash_table[hash_address] 안에 값이 0이 아니면,
    # 안에 값이 있는 것이므로, 링크드 리스트 형태로 배열을 다시 만들어 바로 뒤쪽 인덱스로 넣어준다.
    if hash_table[hash_address] != 0:

        for index in range(len(hash_table[hash_address])):
            if hash_table[hash_address][index][0] == index_key:
                hash_table[hash_address][index][1] = value
                return
        hash_table[hash_address].append([index_key, value])
    else:
        # hash_table[hash_address] 값이 0일 경우 배열을 만들고 index_key 와 value 배열을 테이블에 넣어준다.
        hash_table[hash_address] = [[index_key, value]]

def read_data(data):
    index_key = get_key(data)
    hash_address = hash_function(index_key)

    if hash_table[hash_address] != 0:
        for index in range(len(hash_table[hash_address])):
            if hash_table[hash_address][index][0] == index_key:
                return hash_table[hash_address][index][1]
        return None
    else:
        return None