해시함수

대용량 데이터를 다루는 현대 소프트웨어 개발에서 검색 성능 최적화는 필수적인 요소입니다.특히 웹 서비스나 데이터베이스 시스템에서 "특정 요소가 집합에 존재하는가?"라는 질문에 빠르게 답해야 하는 상황이 빈번하게 발생합니다.이런 상황에서 블룸 필터(Bloom Filter)는 메모리 효율성과 검색 속도를 동시에 해결하는 강력한 확률적 자료구조로 주목받고 있습니다.블룸 필터의 기본 개념과 동작 원리블룸 필터는 1970년 Burton Howard Bloom이 제안한 확률적 자료구조입니다.이 자료구조의 핵심은 "어떤 요소가 집합에 속하지 않는다"는 것을 확실히 알 수 있지만, "속한다"고 판단할 때는 실제로는 속하지 않을 가능성(False Positive)이 있다는 점입니다.블룸 필터의 핵심 구성 요소블룸 필터는..

해시 함수란 무엇인가? - 기본 개념 이해하기해시 함수(Hash Function)는 임의의 크기를 가진 데이터를 고정된 크기의 값으로 변환하는 알고리즘입니다. 해시 함수를 통해 생성된 고정 크기의 값을 해시 값(Hash Value) 또는 해시 코드(Hash Code)라고 부릅니다.해시 함수는 데이터 구조에서 검색과 삽입 연산을 효율적으로 수행하기 위한 핵심 요소로, 특히 해시 테이블(Hash Table)이라는 자료구조의 기본 원리가 됩니다.해시 함수의 가장 중요한 특징은 입력 데이터가 조금만 달라져도 출력 해시 값이 크게 달라진다는 점입니다. 이러한 특성은 '눈사태 효과(Avalanche Effect)'라고도 불립니다.예를 들어, "hello"와 "hello!"라는 두 문자열은 한 글자만 차이가 나지만,..