해시 테이블

컴퓨터공학/자료구조

도전하는일반인 2021. 9. 29. 19:51

들어가기 전에

연결리스트나 트리에서는 값을 검색할 때 O(n) 또는 O(log n)의 시간이 걸렸습니다. 이 시간을 조금 더 단축해서 거의 O(1)에 가깝게 할 수는 없을까요? 이번 강의에서는 이를 가능케 해주는 ‘해시 테이블’ 이라는 자료 구조에 대해 알아보겠습니다.

학습 목표

해시 테이블의 원리와 구조를 설명할 수 있습니다.

핵심 단어

해시 테이블은 ‘연결 리스트의 배열’입니다. 여러 값들을 몇 개의 바구니에 나눠 담는 상황을 생각해 봅시다.

각 값들은 ‘해시 함수’라는 맞춤형 함수를 통해서 어떤 바구니에 담기는 지가 결정 됩니다.

각 바구니에 담기는 값들은 그 바구니에서 새롭게 정의되는 연결 리스트로 이어집니다.

이와 같이 연결 리스트가 담긴 바구니가 여러개 있는 것이 ‘연결 리스트의 배열’, 즉 ‘해시 테이블’이 됩니다.

쉬운 예로 아래 그림과 같이 사람의 이름이 해시 테이블에 저장되며, 해시 함수는 ‘이름의 가장 첫 글자’인 경우를 생각해 보겠습니다.

그 경우 알파벳 개수에 해당하는 총 26개의 포인터들이 있을 수 있으며, 각 포인터는 그 알파벳을 시작으로 하는 이름들을 저장하는 연결 리스트를 가리키게 됩니다.

만약 해시 함수가 이상적이라면, 각 바구니에는 단 하나의 값들만 담기게 될 것입니다.

따라서 검색 시간은 O(1)이 됩니다.

하지만 그렇지 않은 경우, 최악의 상황에는 단 하나의 바구니에 모든 값들이 담겨서 O(n)이 될 수도 있습니다.

일반적으로는 최대한 많은 바구니를 만드는 해시 함수를 사용하기 때문에 거의 O(1)에 가깝다고 볼 수 있습니다.

생각해보기

해시 함수는 어떻게 만들 수 있을까요?

나의 생각 : 각 배열에서 구분값을 만들어서 구분값에서 연결리스트로 연결한다.