Hash(해시)

정의

인덱스를 사용하는 알고리즘으로 임의의 길이의 데이터를 고정된 길이의 데이터로 매핑하는 함수이다
데이터를 입력받고 완전히 다른 모습의 데이터로 바꾸어 놓는 작업
잘게 부수고 다시 뭉치는 것
대용량의 데이터를 검색할 때 주로 사용
효율적인 탐색 알고리즘을 위한 자료구조로써 Key를 Value에 대응시킨다.

사전구조 개념

사전구조는 map이나 table로 불리고 key와 value 두 가지 종류의 필드를 가진다.
데이터에 접근하고 삭제할 때 탐색할 key값만 알 수 있으면 된다.

해시의 사용용도

해시테이블(Hash Table) : 데이터의 해시 값을 테이블 내의 주소로 이용하는 궁극의 탐색 알고리즘이다.
암호화 : 해시는 입력받은 데이터를 완전히 새로운 모습의 데이터로 만든다.(ex- SHA:Secure Hash Algorithm)
데이터 축약 : 길이가 서로 다른 입력 데이터에 대해 일정한 길이의 출력을 만들 수 있다. 이 특성을 이용하여 데이터를 ’해시’하면 짧은 길이로 축약할 수 있다.

해시 알고리즘의 용어

Bucket(버킷) : 해시주소 하나에 1개 이상의 데이터가 저장되는 전체 메모리공간
Slot(슬롯) : 버킷에서 하나의 데이터가 저장되는 메모리 공간
Collision(충돌) : 서로 다른 데이터인데 같은 해시주소를 갖게되면 충돌이 발생된다.
Overflow(오버플로) : 충돌을 예방하기위해 해시주소 1개에 여러 개의 슬롯을 만든다. 그러나 충돌이 계속 발생해서 더 이상 데이터를 저장할 슬롯이 없어지는 상황이 발생하면 오버플로가 발생
Cluster(클러스터) : 해시 테이블 내의 일부 지역들의 주소를 집중적으로 반환하는 결과로 한 곳에 모이는 문제

해시 테이블 (Hash Table)

키 값의 연산에 의해 직접 접근이 가능한 구조로써, 데이터를 담을 테이블을 미리 확보한 후 입력 받은 데이터를 해시(데이터를 잘게 부수고 다시 뭉쳐)하여 테이블 내의 주소를 계산하고 이 주소를 데이터에 담는 것이다.
해시테이블은 데이터가 입력되지 않은 공간이 많아야 제 성능을 유지할 수 있다.

해시 함수(Hash function)

Devision Method(나눗셈법) : 입력 값을 테이블의 크기로 나누고 나머지를 테이블 주소로 사용
- 주소 = 입력 값 % 테이블 크기
- 입력 값이 테이블 크기의 배수 또는 약수인 경우 0을 반환
- 그렇지 않는 경우 n-1을 반환
- 서로 다른 입력 값에 대해 동일한 해시 값, 즉 해시 테이블 내의 동일한 주소를 반환할 가능성이 높음(이것을 충돌(Collision)이라고 함)
Digits Folding(자릿수 접기) : Collision or Cluster를 줄일 수 있는 알고리즘으로 일정크기 이하의 수로 만드는 방법이다.
- 10진수의 경우 0~9까지 값을 값을 가지므로 한 자리수 접기는 최대 63개 두 자리수 접기는 306까지의 해시 값을 얻을 수 있다.
- Digits Folding은 문자열을 키로 사용하는 해시 테이블에 잘 어울림.

    int Digit_Folding_Hash(char* key, int length, int tableSize) {
    	    int i = 0;
    	    int hashValue = 0;
    	    for (i = 0; i<length; i++) {
    	        hashValue += key[i];
    	    }
    	    return hashValue % tableSize;

문자열 키를 Digits Folding 알고리즘을 통해 키를 만들어내는 코드
문자열의 최대길이가 10자리면 해시함수는 10 * 127 1270이므로 1271 사이의 주소는 활용되지 않는다. ASCII로 10자리를 만들었을 때 조합할 수 있는 경우의 수가 127^10 가지나 됨
테이블 크기를 2진수로 표현하고 해시 값을 3비트씩 밀어올린 후 ASCII코드 번호를 더하면 해시테이블의 폐가 문제를 해결할 수 있다.

    int Digit_Folding_Hash(char* key, int length, int tableSize) {
    	    int i = 0;
    	    int hashValue = 0;
    	    for (i = 0; i<length; i++) {
    	        hashValue = (hashValue << 3) + key[i];
    	    }
    	    return hashValue % tableSize;
    	}

ex) 7자리의 숫자 819335각 한 자릿수를 더한다
8+1+9+3+3+5 = 31
새로운 값 31이 나온다.
819335는 31로 일정 크기 이하의 수가 나왔다.두 자리씩 더할 경우
81 + 93 + 35 = 148
새로운 값 148이 나옴.

해시 함수의 한계
- 해시 함수가 서로 다른 입력 값에 대해 동일한 해시 테이블 주소를 반환하는 것을 ‘Collision’ 이라고 한다.

해싱 (Hashing)

해시 테이블을 이용한 탐색 이라고하며, 키 값에 직접 산술적인 연산을 적용하여 항목이 저장되어 있는 테이블의 주소를 계산하여 항목에 접근하는 자료구조. 해시 테이블(Hash Table) 은 키 값의 연산에 의한 직접 접근이 가능한 구조로 해시 테이블(Hash Table)을 이용한 탐색을 해싱(Hashin) 이라고 한다.
어떤항목의 탐색 키만을 가지고 바로 항목이 저장되어 있는 배열의 인덱스를 결정하는 기법.

해싱의 구조

해싱은 자료를 저장하는데 배열을 사용한다. 원하는 항목이 저장된 위치를 알고 있다면 빠르게 삽입하거나 꺼낼 수 있다.

해시함수(Hash Function) : 탐색 키를 입력받아 해시 주소(Hash Address) 를 생성하고 해시 주소가 배열로 구현된 해시 테이블(Hash Table) 의 인덱스가 된다.

해시 테이블 K를 받아서 해시 함수 h()로 연산한 결과인 해시 주소 h(k)를 인덱스로 사용하여 해시 테이블에 있는 항목에 접근한다.
해시테이블 ht는 M개의 버켓(bucket) 으로 이루어지는 테이블로써 ht[0], ht[1]… ht[M-1]의 원소를 가진다.

버켓은 s개의 슬롯(slot) 을 가질 수 있으며, 하나의 슬롯에는 하나의 항목이 저장된다. 하나의 버켓에 여러 개의 슬롯을 두는 이유는 서로 다른 두 개의 키가 해시 함수에 의해 동일한 주소로 변환될 수 있으므로 여러 개의 항목을 동일한 버켓에 저장하기 위해서이지만, 대부분의 경우 하나의 버켓에 하나의 슬롯을 가진다.
해시테이블에 존재하는 버켓의 수가 M이므로 해시 함수 h()는 모든 k에 대해 0 ≤ h(k) ≤ M − 1 의 범위 값을 제공해야한다. 대부분의 경우 해시 테이블의 버켓 수는 키가 가질 수 있는 모든 경우의 수보다 매우 작으므로 여러 개의 서로 다른 탐색 키가 해시 함수에 의해 같은 해시 구조로 사상(Mapping)되는 경우가 자주 발생한다.
서로다른 두 개의 탐색 키 K1와 K2에 대하여 h(k1) = h(k2)인 경우를 충돌(Collision) 이라고 한며, 이러한 키 k1, k2를 동의어(synonym) 라 한다.
만약 충돌이 발생하면 같은 버켓에 있는 다른 슬롯에 항목을 저장하게 된다.
충돌이 자주 일어나면 버켓 내부에서 순차탐색 시간이 길어져 탐색 성능이 저하될 수 있으므로 해시 함수를 수정하거나 해시 테이블의 크기를 적절하게 조절해야한다.
충돌이 버켓에 할당된 슬롯 수보다 많이 발생하게 되면 버켓에 더 이상 항목을 저장할 수 없게 되는 오버플로(overflow)가 발생한다. 만약 버켓당 슬롯의 수가 하나(s==1)이면 충돌이 곧 오버플로를 의미한다.
오버플로가 발생하면 더 이상 항목을 저장할 수 없으므로 오버플로를 해결하기 위한 방법이 반드시 필요.

해시 알고리즘에서 발생되는 문제들

테이블 해시주소의 중복
버킷 용량
오버플로 해결
1. 개방주소법(Open Address) : 해시 함수에 의해 얻어진 주소가 아니더라도 다른 주소를 사용할 수 있도록 허용하는 충돌해결 알고리즘
  1. 선형조사방법(Linear Proving Method) : 현재 만들어진 해시 주소로 데이터를 넣으려는데 이미 꽉 채워져 있으면 바로 옆자리를 확인하고 옆자리도 채워져 있다면 다시 옆자리로 이동하며 작업을 반복하는 알고리즘
    - 구현방법간단, 성능도 soso
    - 같은 해시주소를 사용해서 충돌이 발생할 때마다 원래의 해시주소 근처의 주소에 데이터가 집중되는 현상 발생
    - 클러스터링(솔림현상)이 발생
  2. 제곱탐사(Quadratic Probing) : 선형 탐사는 다음 주소를 찾기 위해 고정폭만큼 이동하지만 제곱탐사는 이동폭이 제곱수로 늘어는 것.
2. 이중해싱(Double Hashing) : 첫 번째 해시함수에서 충돌이 발생할 경우 이동폭을 더하여 다른 해시 함수를 이용하는 것 (테이블의 끝을 만나면 처음부터 다시 탐색)
3. 폐쇄주소법(Closed Address) :
4. 분리연결법(eperate Chaining) : 연결리스트(Linked List) : 연결리스트를 사용하여 오버플로가 발생하더라도 다른 해시 주소로 이동하지 않고 해당 주소안에 새로운 노드를 생성하여 연결한다. 해시주소는 바뀌지 않는 장점이 있지만 클러스터링이 발생하면 연결리스트 내부에서 검색 작업이 발생한다.
5. 리해싱(Rehashing) : 해시 테이블의 크기를 늘리고, 늘어난 해시 테이블의 크기에 맞추어 테이블 내의 모든 데이터를 다시 해싱하는 것

해시 알고리즘의 효율성은 해시 함수가 얼마나 복잡한지에 따라 달라진다.
또한 해시 함수 역시 해시 주소를 어떻게 결정할 것인지 또는 Key의 패턴이 어떤지에 따라 달라진다.

충돌 해결하기

개방 해싱(Open Hashing) : 해시 테이블의 바깥에 새로운 공간을 할당하여 문제를 수습
폐쇄 해싱(Closed Hashing) : 처음에 주어진 해시 테이블 공간에서 문제를 해결
체이닝(Chaining) : 해시 함수가 서로 다른 키에 대해 같은 주소값을 반환해서 충돌이 발생하면 각 데이터를 해당 주소에 있는 연결 리스트에 삽입하여 문제를 해결하는 기법
- 체이닝 가반의 해시 테이블은 데이터 대신 연결리스트에 대한 포인터를 관리
- 삽입연산은 충돌이 앞으로 발생할 것을 고려하여 설계
- 삭제, 탐색 연산은 이미 충돌이 발생했을 것을 고려하여 설계
- 체이닝은 오픈 해싱 기법인 동시에 폐쇄 주소법 알고리즘이기도 한다.

체이닝의 탐색순서

찾고자하는 목표값을 해싱하여 연결 리스트가 저장되어 있는 주소를 찾음
이 주소를 이용하여 해시 테이블에 저장되어 있는 연결리스트에 대한 포인터를 생성
연결 리스트 앞에서부터 뒤까지 차례로 이동하며 목표 값이 저장되어 있는지 비교
목표값과 연결 리스트 내의 노드 값이 일치하면 해당 노드주소 반환

체이닝의 문제점 및 해결 방법

문제점

체이닝은 원하는 데이터를 찾기 위해서 순차탐색을 해야하는 연결리스트의 단점을 가지고 있다.

해결방법

레드 블랙 트리 또는 이진탐색 트리를 이용하면 문제를 해결 할 수 있다.

Key-Address 검색 알고리즘

인덱스만으로 원하는 데이터를 검색하는 알고리즘이다.
비유 : 아파트 우편함 동 호수에 내용물이 담겨있는 것처 해당 key에 데이터가 담겨있는 것을 말함
O(1) 의 성능을 낸다.

void keyAddress() {
    int i = 0;
    for (i = 0; i<5; i++) {
        student->name ='A'+i;
        student->number = 1000+i;
        printf("%학번 : %d 이름 : %c\n", student->number, student->name);
    }
}

위 코드처럼 배열의 인덱스만 알면 비교나 검색할 필요가 없이 해당 데이터에 학번 이름을 출력할 수 있다. 그러나 메모리의 효율성은 떨어진다. 전체 데이터의 크기는 10 바이트라면 저장된 데이터 크미는 5바이트 밖에 사용하지 않았기 때문이다.

Key-Mapping 검색 알고리즘

Key-Address의 단점을 해결해주는 알고리즘으로 찾고자 하는 데이터를 나눈 나머지 값을 구하는 기능
문제점 : 데이터가 중복될 수 있다.

void MakeKeyMapping() {
    int i=0, num, idx;
    srand((unsigned)time(NULL));

    while(i < 50) {
        num = rand() % 100;
        Buf[num] = num % 50;

        idx = num % 50;

        Hit[idx].key = idx;
        Hit[idx].counter++;
        i++;
    }
}

추상자료형

새로운 항목을 사입(add)
탐색 키에 관련된 항목을 삭제(delete)
탐색 키에 관련된 값을 탐색(search)
객체 : 일련의 (key, value) 쌍의 집합
연산
- add(key, value) : (key, value)를 사전에 추가
- delete(key) : key에 해당되는 (key, value)를 찾아서 삭제하고 관련된 value는 반환한다. 탐색에 실패하면 null을 반환
- search(key) : key에 해당되는 value를 찾아서 반환. 만약 탐색이 실패하면 null을 반환

ex)

Hash.h

#ifndef HASH_H
#define HASH_H

#include <Stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <memory.h>
#include <string.h>

typedef char* KeyType;
typedef char* ValueType;

typedef struct _tagNode {
    KeyType key;
    ValueType  value;
    struct _tagNode *next;
}Node;

typedef Node* List;

typedef struct _HashTable {
    int tableSize;
    List* table;

}_HashTable;

typedef struct tagHashTable {
    int tableSize;
    Node* table;
}HashTable;

HashTable* SHT_createHashTable(int tableSize);
void SHT_Put(HashTable* HT, KeyType key, ValueType value);
ValueType SHT_Get(HashTable* HT, KeyType key);
void SHT_DestoryHashTable(HashTable* HT);
int SHT_Hash(int input, int tblSize);
int Digit_Folding_Hash(char* key, int length, int tableSize);

HashTable* CHT_CreateHashTable(int tableSize);
void CHT_DestoryHashTable(_HashTable* HT);

Node* CHT_CreateNode(KeyType key, ValueType value);
void CHT_DestoryList(List List);
void CHT_DestoryNode(Node* node);
void CHT_Set(_HashTable* HT, KeyType key, ValueType value);
int CHT_Hash(KeyType key ,int length, int tableSize);
ValueType CHT_Get(_HashTable* HT, KeyType key);
#endif //HASH_H

나눗셈법을 이용한 hashtable

SimpleHashTable.c

#include "Hash.h"

HashTable* SHT_createHashTable(int tableSize) {
    HashTable* HT = (HashTable*)malloc(sizeof(HashTable));
    HT->table = (Node*)malloc(sizeof(Node)* tableSize);
    HT->tableSize = tableSize;
    return HT;
}
void SHT_Put(HashTable* HT, KeyType key, ValueType value) {
    int adr = SHT_Hash(key, HT->tableSize);
    HT->table[adr].key = key;
    HT->table[adr].value = value;
}
ValueType SHT_Get(HashTable* HT, KeyType key) {
    int adr = SHT_Hash(key, HT->tableSize);
    return HT->table[adr].value;
}
void SHT_DestoryHashTable(HashTable* HT) {
    free(HT->table);
    free(HT);
}
int SHT_Hash(int input, int tblSize) {
    return input % tblSize;
}

체이닝을 이용한 해시

#include "Hash.h"

int CHT_Hash(KeyType key ,int length, int tableSize) {
    int hashKey = 0;
    int i = 0 ;
    for (i = 0; i<length; i++) {
        hashKey = (hashKey << 3) + key[i];
    }
    return hashKey % tableSize;
}

void CHT_Set(_HashTable* HT, KeyType key, ValueType value) {
    int idx = CHT_Hash(key, strlen(key), HT->tableSize);
    Node* newNode = CHT_CreateNode(key,value);
    if (HT->table[idx] == NULL) {
        HT->table[idx] = newNode;
        printf("put : key(%s), idx(%d)\n", key,idx);
    } else {
        List list = HT->table[idx];
        newNode->next = list;
        HT->table[idx] = newNode;
        printf("Collision occured : key(%s), idx(%d)\n", key,idx);
    }
}

ValueType CHT_Get(_HashTable* HT, KeyType key) {
    int idx = CHT_Hash(key, strlen(key), HT->tableSize);

    List list = HT->table[idx];
    List Target = NULL;

    if (list == NULL) {
        return NULL;
    }
    while(1) {
        if (strcmp(list->key, key) == 0) {
            Target = list;
            break;
        }
        if (list->next == NULL) {
            break;
        }
        else {
            list = list->next;
        }
    }
    return Target->value;

}

HashTable* CHT_CreateHashTable(int tableSize) {
    _HashTable* hashTable = (_HashTable*)malloc((sizeof(_HashTable)));
    hashTable->table = (List*)malloc((sizeof(List) * tableSize));
    memset(hashTable->table,0, sizeof(List) *tableSize);
    hashTable->tableSize = tableSize;
    return hashTable;
}

Node* CHT_CreateNode(KeyType key, ValueType value) {
    Node* newNode = (Node*)malloc(sizeof(Node));
    newNode->value = value;
    newNode->key = key;
    newNode->next = NULL;
    return newNode;
}

void CHT_DestoryHashTable(_HashTable* HT) {
    int i =0;
    for (i=0;i<HT->tableSize; i++) {
        List L = HT->table[i];
        CHT_DestoryList(L);
    }
    free(HT->table);
    free(HT);
}

void CHT_DestoryNode(Node* node) {
    free(node->key);
    free(node->value);
    free(node);
}

void CHT_DestoryList(List list) {
    if (list == NULL) {
        return;
    }
    if (list->next != NULL) {
        CHT_DestoryList(list->next);
    }
    CHT_DestoryNode(list);
}

선형탐색법 사용, 이중 해싱, 리해싱.

public class HashTable implements Hash {

    private TagHashTable hash;

    public HashTable() {
        this.hash = new TagHashTable();
    }

    public HashTable(int capacity) {
        this.hash = new TagHashTable(capacity);
    }

    private class TagHashTable {
        Node[] table = null;
        private int capacity = 0;
        private int hashTableCount = 0;
        private static final int DEFAULT_CAPACITY = 100;

        public TagHashTable(int capacity) {
            this.capacity = capacity;
            this.hashTableCount = 0;
            this.table = new Node[this.capacity];
        }

        public TagHashTable() {
            this.capacity = DEFAULT_CAPACITY;
            this.hashTableCount = 0;
            this.table = new Node[this.capacity];
        }
    }

    private class Node {
        private int key;
        private Object value;
        private boolean usaged;

        public Node() {
            this.key = 0;
            this.value = null;        
            this.usaged = false;        
        }

        public Node(int key, Object value) {
            this.key = key;
            this.value = value;
            this.usaged = false;
        }
    }

    /**
     * 1. 해시테이블  크기 계산
     * 2. 해시테이블 크기가 50%가 넘으면 리해싱
     * 3. 중복키 확인
     * 4. 해시 적용
     */
    @Override
    public void put(String key, Object value) {
        if (isHashSizeOver()) {
            rehashing();
        }
        int key1 = hash(key, key.length(), hash.capacity);
        int key2 = hash2(key, key.length(), hash.capacity);
        while (hash.table[key1] != null && hash.table[key1].usaged != false && hash.table[key1].key != key1) {
            key1 = (key1 + key2) % hash.capacity;
        }
        Node newNode = new Node();
        newNode.key  = key1;
        newNode.value = value;
        newNode.usaged = true;
        hash.table[key1] = newNode;
        hash.hashTableCount++;
    }

    @Override
    public Object get(String key) {
        int key1 = hash(key, key.length(), hash.capacity);
        int key2 = hash(key, key.length(), hash.capacity);
        while(hash.table[key1] != null && hash.table[key1].usaged != false && hash.table[key1].key != key1) {
            key1 = (key1 + key2) % hash.capacity;
        }
        return hash.table[key1].value;
    }

    @Override
    public void remove(String key) {

    }

    private int hash(String key, int length, int capacity) {
        int hashKey = 0;

        for (int i =0; i<length; i++) {
            hashKey = (hashKey << 3) + key.charAt(i);
        }
        return hashKey % capacity;
    }

    private int hash2(String key, int length, int capacity) {
        int hashKey = 0;

        for (int i =0; i<length; i++) {
            hashKey = (hashKey << 3) + key.charAt(i);
        }
        return (hashKey % (capacity -3) ) + 1;
    }

    private boolean isHashSizeOver() {
        double size = hash.hashTableCount / hash.capacity;
        if (size > 0.5) {
            return true;
        }
        return false;
    }
    /**
     * rehashing
     * @return
     */
    private void rehashing() {
        Node[] tmpTable = hash.table;
        hash.capacity = hash.capacity *2;
        Node[] newNode = new Node[hash.capacity];
        for(int i =0; i< tmpTable.length; i++) {
            if (tmpTable[i].usaged == true) {
                newNode[i] .key = tmpTable[i].key;
                newNode[i] .value = tmpTable[i].value;
                newNode[i] .usaged = tmpTable[i].usaged;
            }
        }
        hash.table = newNode;
    }
}

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