이 문서는 Google Cloud Translation API를 사용해 자동 번역되었습니다.
어떤 문서는 원문을 읽는게 나을 수도 있습니다.
해시 테이블은 키가 데이터 값에 액세스하는 데 사용되는 연관 배열 형식으로 데이터를 저장하는 데이터 구조입니다. 해시 테이블은 해싱 함수를 사용하여 각 키에 대한 해시 값을 생성하고 이를 인덱스로 사용하여 데이터 값을 테이블에 저장합니다.
해시 테이블은 데이터를 키-값 쌍으로 저장하는 데이터 구조인 연관 배열을 구현하는 데 사용됩니다. 연관 배열에서 키는 변수 이름이 변수 값에 액세스하는 데 사용되는 것과 매우 유사하게 데이터 값에 액세스하는 데 사용됩니다.
해시 테이블은 데이터베이스 인덱싱, 캐시 및 해시 기반 데이터 구조와 같은 많은 응용 프로그램에서 사용됩니다.
해시 테이블은 키가 데이터 값에 액세스하는 데 사용되는 연관 배열 형식으로 데이터를 저장하는 데이터 구조입니다.
해시 테이블은 해싱 함수를 사용하여 각 키에 대한 해시 값을 생성하고 이를 인덱스로 사용하여 데이터 값을 테이블에 저장합니다.
해시 테이블은 데이터를 키-값 쌍으로 저장하는 데이터 구조인 연관 배열을 구현하는 데 사용됩니다. 연관 배열에서 키는 변수 이름이 변수 값에 액세스하는 데 사용되는 것과 매우 유사하게 데이터 값에 액세스하는 데 사용됩니다.
해시 테이블은 데이터베이스 인덱싱, 캐시 및 해시 기반 데이터 구조와 같은 많은 응용 프로그램에서 사용됩니다.
해시 함수는 데이터 값을 가져와 해시 테이블에서 데이터 값을 인덱싱하는 데 사용되는 숫자 값인 해시 값을 생성하는 함수입니다.
좋은 해시 함수는 다음 속성을 가져야 합니다.
해시 함수는 결정론적이어야 합니다. 즉, 동일한 데이터 값이 주어지면 해시 함수는 항상 동일한 해시 값을 생성해야 합니다.
해시 함수는 균등하게 분포되어야 합니다. 즉, 가능한 값의 범위에 걸쳐 균등하게 분포된 해시 값을 생성해야 합니다.
해쉬 함수는 충돌에 강해야 한다. 즉, 같은 해쉬 값에 매핑되는 두 개의 데이터 값을 찾기 어려워야 한다.
다양한 해싱 알고리즘이 있지만 더 일반적인 알고리즘은 다음과 같습니다.
선형 조사: 이 알고리즘은 데이터 값을 저장하기 위해 다음으로 사용 가능한 슬롯에 대한 해시 테이블을 조사합니다.
2차 탐색: 이 알고리즘은 2차 함수를 사용하여 해시 테이블을 탐색하여 데이터 값을 저장할 다음 사용 가능한 슬롯을 찾습니다.
이중 해싱: 이 알고리즘은 데이터 값을 저장하기 위해 다음 사용 가능한 슬롯에 대한 해시 테이블을 조사하기 위해 두 개의 해시 함수를 사용합니다.
해시 테이블은 다음 작업을 지원합니다.
삽입: 이 작업은 해시 테이블에 데이터 값을 삽입합니다.
삭제: 이 작업은 해시 테이블에서 데이터 값을 삭제합니다.
검색: 해시 테이블에서 데이터 값을 검색하는 작업입니다.
업데이트: 이 작업은 해시 테이블의 데이터 값을 업데이트합니다.
해시 테이블은 배열 또는 연결 목록을 사용하여 구현할 수 있습니다.
배열 기반 해시 테이블은 데이터 값을 배열에 저장하고 키는 배열에 인덱싱하는 데 사용됩니다.
연결 목록 기반 해시 테이블은 연결 목록에 데이터 값을 저장하고 키는 연결 목록에 인덱싱하는 데 사용됩니다.
해시 테이블은 데이터베이스 인덱싱, 캐시 및 해시 기반 데이터 구조와 같은 많은 응용 프로그램에서 사용됩니다.
데이터베이스 인덱싱은 데이터를 빠르게 검색할 수 있는 방식으로 데이터베이스에 저장하는 프로세스입니다. 해시 테이블은 종종 데이터베이스의 데이터를 인덱싱하는 데 사용됩니다.
캐시는 빠르게 액세스할 수 있도록 데이터를 메모리에 저장하는 데이터 구조입니다. 해시 테이블은 종종 캐시를 구현하는 데 사용됩니다.
해시 기반 데이터 구조는 해시 함수를 사용하여 데이터를 저장하는 데이터 구조입니다. 해시 기반 데이터 구조의 몇 가지 예는 해시 맵과 해시 세트입니다.