AI 요약관련 정보

• 해시 테이블은 키-값 쌍으로 이루어진 자료 구조로, 데이터 검색에 효율적입니다. 🔑
• 해시 함수는 임의 길이의 데이터를 고정 길이의 해시값으로 변환하며, 단방향성을 가집니다. ➡️
• 로드 팩터는 해시 테이블의 혼잡도를 나타내는 지표로, 높을수록 성능 저하를 유발할 수 있습니다. 📈
• 해시 충돌은 서로 다른 키가 동일한 해시값을 갖는 현상이며, 성능 저하의 원인이 됩니다. 💥
• 체이닝은 해시 충돌 시 연결 리스트를 사용하여 데이터를 연결하는 해결 방법입니다. 🔗
• 개방 주소법은 충돌 발생 시 다른 인덱스에 데이터를 저장하는 방식으로, 선형 조사법, 2차 조사법 등이 있습니다. 🚪
• 이중 해싱은 두 개의 해시 함수를 사용하여 충돌을 해결하며, 데이터 군집화 현상을 완화할 수 있습니다. ➿
• 해시 테이블은 빠른 검색 속도를 제공하지만, 메모리 사용량이 많고 해시 충돌 문제가 발생할 수 있습니다. 💾