[전체 내용 참고]
https://chatgpt.com/share/670b7f4a-9a54-800a-a2f9-53efaf059ea8
https://chatgpt.com/share/670b967b-8500-800a-b0fc-2a9946cbbc35
기술 면접 관련 공부하던 도중 hashcode라는 내용이 나와서 개념을 정리하고자 ChatGPT 4o(유료버전)를 이용해서 공부해보았습니다.
GPT가 답해준 내용을 제가 조금 더 요약을 하였고 주의해야할 점은 GPT의 답변이 절대 정답은 아닙니다! 참고만 해두시고 별도의 확인이나 증명이 꼭 필요합니다.
java에서 말하는 hashcode가 무슨 말이야?
Java에서 hashCode()는 객체를 식별하기 위한 값을 반환하는 메서드입니다. 이 값은 객체의 내용을 기반으로 계산된 해시 코드(hash code)로, 주로 HashMap, HashSet, Hashtable 같은 해시 기반 컬렉션에서 객체를 빠르게 검색하기 위해 사용됩니다.
hashCode()는 객체의 상태(필드 값들)를 바탕으로 계산되며, 두 객체가 같으면(equals() 메서드가 true를 반환하는 경우) 동일한 해시 코드를 가져야 합니다. 그러나 해시 코드는 고유하지는 않기 때문에 서로 다른 객체라도 같은 해시 코드를 가질 수 있습니다. 이를 해시 충돌이라고 합니다.
[참고1]
동일한 객체는 같은 hashcode를 보장하지만 동일한 hashCode 값은 같은 객체를 보장하지 않습니다.
[참고2]
HashMap은 key가 중복되지 않지만, 해시 충돌은 발생할 수 있습니다. HashMap에서 key 객체 자체가 해싱되며, key의 내부 값에 따라 해시값이 결정됩니다. 서로 다른 key 객체들이 동일한 해시값을 가질 경우 해시 충돌이 발생할 수 있습니다.
왜 해시코드가 객체를 빠르게 검색 할 수 있는거야?
해시 함수를 통해 키를 특정한 인덱스로 변환하여 값을 빠르게 검색하는 자료 구조이기 때문입니다.
- 키-값 쌍을 HashMap에 추가할 때, 키의 해시코드가 계산됩니다.
- 해시코드는 내부적으로 배열의 인덱스로 변환됩니다.(해시코드를 해시 테이블의 크기만큼 나눈 후 나머지를 구하면 배열의 인덱스가 나옴)
- 키와 값은 해당 인덱스에 저장됩니다.
- 값을 검색할 때는 같은 키로 해시코드를 계산하여, 해당 인덱스로 접근합니다.
그럼 해시코드 충돌이 발생하면 동일한 배열의 인덱스가 나오고 그 인덱스에 접근하면 분리연결법된 리스트나 이진 탐색 트리가 나오는거야?
네, 정확합니다! 해시코드 충돌이 발생하면 동일한 배열의 인덱스가 나오고, 그 인덱스에 접근하면 분리 연결법(separate chaining)으로 구현된 리스트 또는 이진 탐색 트리가 그 위치에 저장됩니다. 이 과정을 통해 충돌이 발생해도 데이터를 안전하게 저장하고 검색할 수 있습니다.
- 포스팅 내용 중 'java는 해시충돌을 어떻게 방지해?' 질문 참조
해시가 뭐야?
어떤 데이터든지 고정된 크기의 숫자나 문자열로 변환하는 것을 해시라고 부릅니다. 해시는 다양한 분야에서 사용되며, 특히 검색, 데이터 무결성 검증, 암호화 등에서 매우 중요한 역할을 합니다.
... 중략
해시의 주요 개념:
- 입력에 따른 고정 크기의 출력
- 동일한 입력은 동일한 해시 값을 반환
- 다른 입력은 다른 해시 값을 반환할 가능성이 높음
정리:
- 해시는 입력 데이터를 고정된 크기의 값으로 변환하는 과정입니다.
- 해시는 데이터 검색, 무결성 검증, 보안 등 여러 분야에서 널리 사용됩니다.
- 해시 함수는 입력에 대해 고정된 크기의 해시 값을 빠르게 반환하며, 충돌을 최소화하도록 설계됩니다.
java는 해시충돌을 어떻게 방지해?
Java에서 해시 충돌은 완벽하게 방지할 수는 없지만, 이를 효율적으로 처리하는 방식으로 해결합니다. 해시 기반 자료구조인 HashMap, HashSet 같은 컬렉션에서는 해시 충돌이 발생할 때 성능에 큰 영향을 미치지 않도록 몇 가지 기법을 사용합니다. 해시 충돌 자체는 해시 함수의 특성상 피할 수 없는 현상이기 때문에, 이를 처리하는 방식이 중요합니다.
해시 충돌을 처리하는 주요 방법:
- Separate Chaining (분리 연결법): 해시 충돌이 발생하면 동일한 해시 값을 가진 객체들을 연결 리스트로 저장하고, 필요 시 equals()로 실제 객체를 비교합니다.
- Tree Buckets (트리화된 버킷): Java 8 이후로는 해시 충돌이 너무 많이 발생하면 연결 리스트를 이진 탐색 트리로 변환하여 성능 저하를 방지합니다.
- Rehashing (재해싱): 해시 테이블의 크기를 동적으로 조정하고 데이터를 다시 해싱함으로써 충돌을 줄입니다.(해시 테이블의 크기가 Load Factor(보통 75%)를 초과하면, 테이블 크기를 2배로 늘리고 데이터를 재해싱하여 새로운 버킷에 재배치함으로써 해시 충돌을 줄입니다.)
- 해시 함수 재구현: 적절한 hashCode() 구현으로 해시 충돌을 최소화할 수 있습니다.
- 개방 주소법(Open Addressing): 충돌이 발생한 원래 버킷 외에 다른 빈 버킷을 찾아 데이터를 저장하는 방식
- 선형 탐사(Linear Probing): 충돌이 발생한 버킷에서 한 칸씩 순차적으로 이동하면서 빈 버킷을 찾는 방법.
- 제곱 탐사(Quadratic Probing): 충돌이 발생한 후에 1, 4, 9, 16 등의 제곱 수만큼 이동하면서 빈 버킷을 찾는 방법.
- 이중 해싱(Double Hashing): 두 번째 해시 함수를 사용해 새로운 위치를 계산하여 충돌을 처리하는 방법.(첫 번째 해시 함수의 결과에 두 번째 해시 함수로 얻은 값을 더해서 새로운 인덱스를 계산)
[분리 연결법 Linked List 참고]
Linked List는 노드라는 구조체 안에 데이터와 다음 노드의 address를 가지고 있는 자료구조입니다.
이진 탐색 트리 예시 보여주고 이진 탐색 트리가 왜 해시충돌을 방지할 수 있는지 말해줘
이진 탐색 트리는 각 노드가 두 개의 자식 노드를 가지며, 왼쪽 자식은 부모보다 작은 값을, 오른쪽 자식은 부모보다 큰 값을 저장하는 구조를 가지고 있습니다. 이진 탐색 트리는 해시 충돌이 발생한 경우에 빠른 검색을 가능하게 하여 성능 저하를 방지할 수 있습니다.(이진 탐색 트리를 구현한 code 전체는 GPT와 대화 참조)
key 값에 따라 이진 탐색 트리가 구성됩니다. 삽입된 데이터는 왼쪽 자식은 작은 값, 오른쪽 자식은 큰 값을 가지도록 정렬됩니다. 검색 시에도 이 트리 구조를 이용해 필요한 값을 빠르게 찾습니다.
예시: 해시 충돌 처리의 흐름
- HashMap에 두 개의 객체가 해시 충돌을 일으키는 경우, 이 두 객체는 동일한 해시 버킷에 들어갑니다.
- 버킷 내에서 이진 탐색 트리가 만들어지면, 충돌한 객체들이 트리 구조로 저장됩니다.
- 해시 값을 기준으로 트리에서 O(log n) 시간 복잡도로 해당 객체를 찾을 수 있습니다.
연결 리스트의 경우 모든 노드를 순차적으로 비교해야 했던 반면, 트리를 사용하면 빠르게 반으로 나누어 탐색할 수 있으므로 충돌이 많아질수록 성능 차이가 커집니다.
이진탐색에서 키가 해시고 value가 equals로 비교할 수 있는 내부 데이터야?
네, 정확합니다! 이진 탐색 트리를 사용한 해시 충돌 처리에서, 키는 해시 값을 의미하고, 값은 실제 데이터를 나타냅니다. 그리고 충돌이 발생했을 때, equals() 메서드를 사용하여 실제 객체의 동등성을 비교하게 됩니다.
- 해시 값은 이진 탐색 트리에서 키 역할을 하고, 빠른 검색을 위한 기준으로 사용됩니다.
- 실제 데이터(객체)는 트리 노드의 값으로 저장되며, equals() 메서드를 사용하여 객체의 실제 동등성을 판단합니다.
- 이 방법은 해시 충돌이 발생했을 때 트리 구조로 빠르게 검색하고, 이후 equals()로 정확한 객체 비교를 수행함으로써 성능을 유지하는 데 도움을 줍니다.
해시 충돌로 인해 버킷의 연결 리스트가 너무 길어지면, 해당 리스트를 이진 탐색 트리(Tree)로 변환한다고 했는데 기존 링크드리스트는 사라지니?
링크드 리스트 자체가 완전히 사라지는 것은 아닙니다. 실제로 상황에 따라 링크드 리스트와 트리가 함께 사용됩니다.
- 초기 링크드 리스트: 버킷의 객체 수가 적을 때는 성능 부담이 적기 때문에 기본적으로 링크드 리스트로 동작합니다.
- 임계치 8 이상: 해시 충돌이 너무 많이 발생해 링크드 리스트의 길이가 8개 이상이 되면, 해당 버킷이 이진 탐색 트리로 변환됩니다. 이 과정에서 리스트가 완전히 트리로 대체됩니다.
- 임계치 6 이하: 트리가 다시 작아지면 트리를 유지할 이유가 없으므로 링크드 리스트로 돌아갑니다.
버킷이 뭐야?
버킷(bucket)은 해시 기반 자료구조에서 해시 값을 기준으로 데이터를 저장하는 공간을 의미합니다. 해시 맵(HashMap), 해시 테이블(Hashtable) 같은 자료구조에서 사용되는 중요한 개념 입니다.
해시 기반 자료구조는 해시 함수를 사용하여 데이터를 특정 위치에 매핑시키는데, 이 매핑된 위치를 버킷이라고 부릅니다. 쉽게 말해, 버킷은 같은 해시 값을 가진 여러 객체가 저장되는 곳입니다. 각 버킷은 해시 맵에서 데이터를 저장할 수 있는 하나의 칸 또는 공간을 나타내며, 충돌이 발생하면 하나의 버킷에 여러 데이터가 저장됩니다.
요약:
- 버킷은 해시 맵에서 데이터를 저장하는 공간 또는 위치입니다.
- 해시 함수는 데이터를 버킷으로 매핑하며, 충돌이 발생하면 같은 버킷에 여러 데이터가 저장될 수 있습니다.
- Java 8 이후로, 충돌이 많이 발생하면 버킷의 리스트가 이진 탐색 트리로 변환되어 효율적인 검색이 가능하게 됩니다.
