without haste but without rest

클로즈 해싱(Close Hashing) 클로즈 해싱은 해시 테이블의 충돌 문제를 해결하는 방법 중 하나로 Linear Probing, Open Addressing 이라고 부르기도 한다. 구조는 간단하다. 위 이미지에서 John Smith와 Sandra Dee의 해시는 똑같이 873이다. 이때 먼저 들어온 John이 873이라는 해시를 먼저 키 값으로 취했고, 다음으로 들어온 Sandra는 바로 다음 값인 874를 키 값으로 가진다. 해시 중복이 발생하면 해당 해시 값부터 순차적으로 빈 공간을 찾기 시작한다. 가장 처음 찾는 빈 공간에 키와 밸류를 저장한다. 저장 효율을 높이는 방법이다. #close hashing class CloseHash: def __init__(self, table_size): se..

오픈 해싱(Open Hashing) 오픈 해싱은 해시 테이블의 충돌 문제를 해결하는 대표적인 방법중 하나로 체이닝(Separate Chaining) 기법이라고도 한다. 만약 해시 값이 중복되는 경우, 먼저 저장된 데이터에 링크드 리스트를 이용하여 중복 해시 데이터를 연결한다. 파이썬에는 굳이 링크드 리스트를 안 쓰고 슬롯을 이중 리스트 구조로 활용해서 간단하게 구현할 수 있다. # open hashing class OpenHash: def __init__(self, table_size): self.size = table_size self.hash_table = [0 for a in range(self.size)] def getKey(self, data): self.key = ord(data[0]) ret..

해시 테이블(Hash Table) 해쉬 테이블은 키와 밸류를 기반으로 데이터를 저장한다. 파이썬에서는 딕셔너리가 있어서 굳이 만들 필요는 없는데, 아무래도 파이썬으로 코드를 짜면 간단해서 파악하기가 쉽다는 장점이 있다. 위 이미지에서 문자열(John smith...) 데이터는 해쉬 함수를 거쳐 숫자로 변경된다. 변경된 이 값(해시)를 배열(buckets)의 키로 삼아 밸류를 저장한다. 따라서 데이터를 서칭하는 과정에서 배열을 순차적으로 탐색할 필요없이 해시 함수를 거쳐 생성된 해시 값으로 데이터를 빠르게 찾을 수 있다. 딕셔너리의 key-value 구조와 유사하다. 키(Key): 인풋 데이터 *ex) John Smith, Lisa Smith 값(value): 저장할 데이터 *ex) 521-8976, 52..