前半は中間試験の返却と解説を行う。後半は次のテーマのハッシュ法の導入話。
ここまでの授業では、配列(データ検索は、登録順保存ならO(N)、２分探索ならO(log N)となる、2分探索ができるのは配列がランダムアクセスができるからこそ)、単純リスト(データ検索(シーケンシャルアクセスしかできないのでO(N)となる)、2分探索木( O(log N) ) といった手法を説明してきた。しかし、もっと高速なデータ検索はできないのであろうか？
究極のシンプルなやり方(メモリの無駄)
最も簡単なアルゴリズムは、電話番号から名前を求めるようなデータベースであれば、電話番号自身を配列添え字番号とする方法がある。しかしながら、この方法は大量のメモリを必要とする。
// メモリ無駄遣いな超高速方法
struct PhoneName {
int phone ;
char name[ 20 ] ;
} ;
// 電話番号は6桁とする。
struct PhoneName table[ 1000000 ] ; // 携帯電話番号ならどーなる!?!?
// 配列に電話番号と名前を保存
void entry( int phone , char* name ) {
table[ phone ].phone = phone ;
strcpy( table[ phone ].name , name ) ;
}
// 電話番号から名前を調べる
char* search( int phone ) {
return table[ phone ].name ;
}
しかし、50人程度のデータであれば、電話番号の末尾2桁を取り出した場合、同じ数値の人がいることは少ないであろう。であれば、電話番号の末尾2桁の値を配列の添え字番号として、データを保存すれば、配列サイズは100件となり、メモリの無駄を減らすことができる。
ハッシュ法
先に述べたように、データの一部を取り出して、それを配列の添え字番号として保存することで、高速にデータを読み書きできるようにするアルゴリズムはハッシュ法と呼ばれる。データを格納する表をハッシュ表、データの一部を取り出した添え字番号はハッシュ値、ハッシュ値を得るための関数がハッシュ関数と呼ばれる。
// ハッシュ衝突を考えないハッシュ法
#define HASH_SIZE 100 ;
struct PhoneName table[ HASH_SIZE ] ;
// ハッシュ関数
int hash_func( int phone ) {
return phone % HASH_SIZE ;
}
// 配列に電話番号と名前を保存
void entry( int phone , name ) {
int idx = hash_func( phone ) ;
table[ idx ].phone = phone ;
strcpy( table[ idx ].name , name ) ;
}
// 電話番号から名前を調べる
char* search( int phone ) {
int idx = hash_func( phone ) ;
return table[ idx ].name ;
}
ただし、上記のプログラムでは、電話番号の末尾2桁が偶然他の人と同じになることを考慮していない。
例えば、データ件数が100件あれば、同じ値の人も出てくるであろう。このように、異なるデータなのに同じハッシュ値が求まることを、ハッシュ衝突と呼ぶ。
たとえ話で言うなら、100個の椅子が連番付きで並んでいて、自分の電話番号末尾2桁の場所に座ろうとしたら、先に座っている人がいるような状態である。このような状態で、あなたなら何処に座るだろうか？
ハッシュ関数に求められる特性
ハッシュ関数は、できる限り同じような値が求まるものは、ハッシュ衝突が多発するので、避けなければならない。例えば、6桁の電話番号の先頭2桁であれば、電話番号の局番であり、同じ学校の人でデータを覚えたら、同じ地域の人でハッシュ衝突が発生してしまう。また、ハッシュ値を計算するのに、配列の空き場所を一つ一つ探すような方式では、データ件数に比例した時間がかかり、高速なアルゴリズムでなくなってしまう。このことから、ハッシュ関数には以下のような特徴が必要となる。
- 同じハッシュ値が発生しづらい(一見してデタラメのように見える値)
- 簡単な計算で求まること。
- 同じデータに対し常に、同じハッシュ値が求まること。