C 프로그래밍 언어에서는 해싱 대량의 데이터를 고정된 크기의 값이나 해시라고 하는 더 작은 값으로 변환하는 기술입니다. 해시는 입력 데이터를 출력 해시에 매핑하는 해시 함수를 통해 생성됩니다. 그런 다음 결과 해시 값을 사용하여 대규모 데이터 세트 내에서 데이터를 효율적으로 검색, 검색 및 비교할 수 있습니다.

해싱 데이터를 빠르게 삽입, 삭제 및 검색할 수 있는 방식으로 데이터를 저장하는 배열인 해시 테이블과 같은 데이터 구조에 일반적으로 사용됩니다. 해시 값을 생성하는 데 사용되는 해시 함수는 키(또는 저장할 데이터)를 해시 테이블 내의 인덱스에 매핑합니다. 그런 다음 이 인덱스는 배열 내의 해당 위치에 데이터를 저장하는 데 사용됩니다.

해싱 여러 가지 이유로 유용합니다. 첫째, 데이터를 더 작은 값으로 변환하여 대규모 데이터 세트를 저장하는 데 필요한 메모리 양을 줄일 수 있습니다. 둘째, 데이터 검색 속도를 높여 알고리즘의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 마지막으로 중복 데이터를 감지하고 충돌(두 개의 서로 다른 키가 동일한 인덱스에 매핑되는 경우)을 방지하여 데이터 무결성을 보장하는 데 도움이 될 수 있습니다.

해싱 프로세스에는 해시 함수 생성, 해시 값 생성, 해시 테이블에 데이터 저장이라는 세 가지 주요 단계가 포함됩니다.

해시 함수를 생성하려면 입력 데이터를 고정 크기 값에 매핑하는 알고리즘을 설계해야 합니다. 이 알고리즘은 충돌 가능성을 줄이기 위해 해시 테이블 전체에 데이터를 균등하게 배포하도록 설계되어야 합니다. 좋은 해시 함수는 빠르고 단순하며 결정적이어야 합니다(즉, 동일한 입력에 대해 항상 동일한 출력을 생성해야 합니다).

해시 함수가 생성되면 다음 단계는 데이터에 대한 해시 값을 생성하는 것입니다. 여기에는 고정 크기 해시 값을 반환하는 해시 함수를 통해 데이터를 전달하는 작업이 포함됩니다. 이 값은 해시 테이블 내에서 데이터를 저장하는 인덱스로 사용됩니다.

해시 테이블에 데이터를 저장하려면 배열 내의 해당 위치에 데이터를 배치해야 합니다. 충돌이 발생하면(즉, 두 개의 서로 다른 키가 동일한 인덱스에 매핑되는 경우) 해시 테이블은 체인이라는 기술을 사용하여 두 키를 동일한 인덱스에 저장할 수 있습니다. 체인화에서는 각 인덱스마다 연결 목록이 생성되고 연결 목록에 키가 추가됩니다.

해싱 C에서는 나눗셈, 곱셈, 접기 등 다양한 방법을 사용하여 구현할 수 있습니다. 나누기 방법은 키의 나머지 부분을 해시 테이블의 크기로 나누어 인덱스를 결정하는 것입니다. 곱셈 방법에는 키에 상수 값을 곱한 다음 결과의 소수 부분을 가져와 인덱스를 결정하는 작업이 포함됩니다. 접는 방법에는 키를 여러 부분으로 나누고 함께 추가한 다음 그 결과를 사용하여 인덱스를 결정하는 작업이 포함됩니다.

배열을 사용하여 C에서 해시 테이블 구현:

 #include #define size 7 int array[size]; void init() { int i; for(i = 0; i <size; i++) array[i]="-1;" } void insert(int val) { int key="val" % size; if(array[key]="=" -1) array[key]="val;" printf('%d inserted at array[%d]
', val,key); else printf('collision : array[%d] has element %d already!
',key,array[key]); printf('unable to insert %d
',val); del(int not present in the hash table
',val); search(int printf('search found
'); print() i; for(i="0;" i < printf('array[%d]="%d
&apos;,i,array[i]);" main() init(); insert(10); insert(4); insert(2); insert(3); printf('hash table
'); print(); printf('
'); printf('deleting value 10..
'); del(10); printf('after deletion 5..
'); del(5); printf('searching 4..
'); search(4); search(10); return 0; pre> <p> <strong>Output</strong> </p> <pre> 10 inserted at array[3] 4 inserted at array[4] 2 inserted at array[2] Collision : array[3] has element 10 already! Unable to insert 3 Hash table array[0] = -1 array[1] = -1 array[2] = 2 array[3] = 10 array[4] = 4 array[5] = -1 array[6] = -1 Deleting value 10.. After the deletion hash table array[0] = -1 array[1] = -1 array[2] = 2 array[3] = -1 array[4] = 4 array[5] = -1 array[6] = -1 Deleting value 5.. 5 not present in the hash table After the deletion hash table array[0] = -1 array[1] = -1 array[2] = 2 array[3] = -1 array[4] = 4 array[5] = -1 array[6] = -1 Searching value 4.. Search Found Searching value 10.. Search Not Found </pre> <p>Hashing is a technique used in computer programming to quickly search and retrieve data from large datasets. In C programming, hashing is often used to implement hash tables or associative arrays. Here are some usage, advantages, and disadvantages of hashing in C:</p> <h2>Usage:</h2> <ul> <li>Hashing can be used to implement efficient data lookup operations, such as searching for a specific value in a large array or table.</li> <li>Hashing can be used to implement data structures like hash tables, which provide constant-time lookup, insertion, and deletion operations.</li> </ul> <h2>Advantages:</h2> <ul> <li>Hashing provides fast data retrieval and search times, making it useful for large datasets where performance is a concern.</li> <li>Hashing is relatively simple to implement in C and can be used to build complex data structures like hash tables or hash maps.</li> <li>Hashing can also be used for data security purposes, such as password storage or data encryption.</li> </ul> <h2>Disadvantages:</h2> <ul> <li>Hashing collisions can occur, which can lead to reduced performance and longer search times.</li> <li>Hashing requires a good hash function that can evenly distribute the data across the hash table. Creating a good hash function can be challenging and time-consuming.</li> <li>Hashing can consume a lot of memory, especially if the hash table needs to store a large number of items or if the hash function has a high collision rate.</li> </ul> <p>In summary, hashing is a useful technique for quickly searching and retrieving data in large datasets, but it has some limitations such as collisions, the need for a good hash function, and high memory consumption.</p> <h2>Conclusion:</h2> <p>Hashing in C is a powerful technique that allows for efficient searching, retrieval, and comparison of data within large data sets. It involves creating a hash function that maps input data to a fixed-size hash value, which is then used as an index within a hash table to store the data. By using hashing, programmers can improve the performance of algorithms and reduce the amount of memory required to store large data sets.</p> <hr></size;>

해싱은 대규모 데이터 세트에서 데이터를 신속하게 검색하고 검색하기 위해 컴퓨터 프로그래밍에 사용되는 기술입니다. C 프로그래밍에서 해싱은 종종 해시 테이블이나 연관 배열을 구현하는 데 사용됩니다. C에서 해싱의 몇 가지 사용법, 장점 및 단점은 다음과 같습니다.

용법:

• 해싱은 큰 배열이나 테이블에서 특정 값을 검색하는 등 효율적인 데이터 조회 작업을 구현하는 데 사용할 수 있습니다.
• 해싱은 일정한 시간 조회, 삽입 및 삭제 작업을 제공하는 해시 테이블과 같은 데이터 구조를 구현하는 데 사용할 수 있습니다.

장점:

• 해싱은 빠른 데이터 검색 및 검색 시간을 제공하므로 성능이 중요한 대규모 데이터 세트에 유용합니다.
• 해싱은 C에서 구현하기가 비교적 간단하며 해시 테이블이나 해시 맵과 같은 복잡한 데이터 구조를 구축하는 데 사용할 수 있습니다.
• 해싱은 비밀번호 저장이나 데이터 암호화와 같은 데이터 보안 목적으로도 사용될 수 있습니다.

단점:

• 해싱 충돌이 발생할 수 있으며 이로 인해 성능이 저하되고 검색 시간이 길어질 수 있습니다.
• 해싱에는 해시 테이블 전체에 데이터를 균등하게 배포할 수 있는 우수한 해시 함수가 필요합니다. 좋은 해시 함수를 만드는 것은 어렵고 시간이 많이 걸릴 수 있습니다.
• 해싱은 특히 해시 테이블에 많은 수의 항목을 저장해야 하거나 해시 함수의 충돌 비율이 높은 경우 많은 메모리를 소비할 수 있습니다.

요약하자면, 해싱은 대규모 데이터 세트에서 데이터를 빠르게 검색하고 가져오는 데 유용한 기술이지만 충돌, 좋은 해시 함수의 필요성, 높은 메모리 소비 등 몇 가지 제한 사항이 있습니다.

자바의 인터페이스

결론:

C의 해싱은 대규모 데이터 세트 내에서 데이터를 효율적으로 검색, 검색 및 비교할 수 있는 강력한 기술입니다. 여기에는 입력 데이터를 고정 크기 해시 값에 매핑하는 해시 함수를 생성하는 작업이 포함됩니다. 이 해시 함수는 데이터를 저장하기 위해 해시 테이블 내에서 인덱스로 사용됩니다. 해싱을 사용하면 프로그래머는 알고리즘 성능을 향상시키고 대규모 데이터 세트를 저장하는 데 필요한 메모리 양을 줄일 수 있습니다.