해시 탐색(Hash Search) 알고리즘

개요

해시 탐색(Hash Search)은 키(key)를 해시 함수(hash function)를 통해 해시 테이블의 인덱스로 변환한 뒤, 해당 위치에서 값을 직접 찾아내는 탐색 알고리즘이다. 평균적으로 **O(1)**의 시간 복잡도를 제공하며, 가장 빠른 검색 기법 중 하나로 꼽힌다. 해시맵(HashMap), 딕셔너리(Dictionary), 셋(Set) 등 현대 프로그래밍 언어의 기본 자료구조에서도 사용된다.

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1. 개념 및 정의

해시 탐색은 다음 과정을 거쳐 값을 찾는다:

1. **입력 키(key)**를 해시 함수에 입력하여 해시 값(index)을 얻는다.
2. 해당 인덱스에 접근하여 값을 확인한다.
3. 해시 충돌이 발생할 경우에는 충돌 해결 기법(체이닝, 개방 주소법 등)을 통해 탐색을 이어간다.

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2. 해시 함수와 해시 테이블

구성 요소	설명
해시 함수	키를 정수형 인덱스로 매핑하는 함수 (예: key % table_size)
해시 테이블	해시된 값이 저장되는 배열 기반 구조
키 충돌	서로 다른 키가 동일한 해시값을 가질 때 발생하는 충돌

좋은 해시 함수는 충돌을 최소화하면서 균등하게 분산시켜야 한다.

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3. 파이썬 딕셔너리 예시 (내장 해시 탐색)

# 해시 탐색의 대표 예: Python 딕셔너리
hash_table = {
    'apple': 5,
    'banana': 3,
    'grape': 8
}

print(hash_table['banana'])  # 출력: 3

딕셔너리는 내부적으로 해시 함수를 사용하여 키 기반 탐색을 수행한다.

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4. 시간 및 공간 복잡도

항목	평균	최악
시간 복잡도	O(1)	O(n) (충돌 심할 경우)
공간 복잡도	O(n) (해시 테이블 크기 기준)

충돌이 많이 발생하면 체이닝이나 재해싱 등 추가 처리가 필요하다.

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5. 특징 및 장단점

항목	설명
탐색 속도	매우 빠름 (평균 O(1))
정렬 필요	없음
키 타입	숫자, 문자열 등 해싱 가능한 모든 타입 가능
충돌 처리	별도 로직 필요 (체이닝, 개방 주소 등)
순서 유지	X (기본적으로 순서 없음)

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6. 충돌 해결 기법

기법	설명
체이닝	동일 인덱스에 여러 항목을 리스트(버킷)로 저장
선형 탐사	충돌 발생 시 다음 인덱스로 순차 탐색 (linear probing)
이중 해싱	2개의 해시 함수를 사용해 충돌 회피
리해싱	해시 테이블을 확장하고 모든 값을 재배치

충돌 해결이 효율적일수록 해시 탐색의 성능이 보장된다.

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7. 시각적 예시

입력 키: "grape" → 해시 함수 → 인덱스 2 → 테이블[2] = 8 → 값 반환

충돌 발생 시 테이블[2]에 ['grape':8, 'melon':9] 같이 체이닝 방식으로 저장

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8. 다른 탐색 알고리즘과 비교

알고리즘	시간 복잡도	정렬 필요	비교 여부	특징
해시 탐색	O(1) (평균)	X	X	키 기반 직접 접근
이진 탐색	O(log n)	O	O	정렬 필수, 비교 필요
선형 탐색	O(n)	X	O	순차적 비교

해시 탐색은 데이터 양이 많고 빠른 조회가 필요한 경우 최적이다.

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9. 활용 사례

분야	활용 예시
캐시 시스템	LRU 캐시, DNS 캐시 구현
검색 엔진	키워드 기반 인덱스 테이블 구축
보안 시스템	비밀번호 해시 저장 및 검증
딕셔너리 자료구조	언어 내장 dict, hashmap, set 등
중복 제거	Set을 통한 중복 탐지 및 제거

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10. 결론

해시 탐색은 정렬이 필요 없고 평균적으로 매우 빠른 속도를 제공하는 고효율 탐색 알고리즘이다. 해시 함수와 충돌 처리 전략만 적절하다면, 대용량 데이터 탐색에서도 O(1)의 성능을 기대할 수 있다. 실무와 알고리즘 문제풀이 모두에서 가장 널리 쓰이는 탐색 기법 중 하나이며, 모든 개발자가 반드시 이해하고 활용해야 할 핵심 기술이다.