ハッシュ探索とは
ハッシュ探索は、ハッシュ関数を用いて、データが格納されている場所を計算し、高速にデータを探し出す探索アルゴリズムのことです。
ハッシュ探索の概要と目的
ハッシュ探索（Hash Search）は、連想配列（ハッシュマップ）などのデータ構造で広く利用される探索手法です。この手法は、キーと値のペアを保存し、キーを指定することで対応する値を非常に迅速に取得することを可能にします。
従来の線形探索（データを一つずつ順に探す）や二分探索（ソートされたデータの中央値と比較しながら探す）と異なり、データの物理的な位置を直接計算するため、探索にかかる時間を大幅に短縮できます。
主な目的は、大量のデータの中から、特定のデータを超高速に検索することです。これにより、データベースのインデックス、キャッシュシステム、プログラミング言語の辞書型データ構造など、様々な分野でシステムのパフォーマンスを向上させます。
ハッシュ探索の仕組み
ハッシュ探索は、主にハッシュ関数とハッシュテーブルという2つの要素で構成されます。
1. ハッシュ関数（Hash Function）
- 概要:
- 任意の長さの入力データ（キー）を、固定の長さの出力データ（ハッシュ値）に変換する関数です。
- 役割:
- このハッシュ値は、ハッシュテーブル内のデータの格納場所（インデックス）として使用されます。良いハッシュ関数は、異なる入力に対して均一に異なるハッシュ値を生成し、衝突（Collision）を最小限に抑えます。
2. ハッシュテーブル（Hash Table）
- 概要:
- ハッシュ値（インデックス）に基づいてデータを格納する配列構造です。
- 役割:
- ハッシュ関数で計算されたインデックスを使って、データを直接、対応する配列のバケット（Bucket）に格納します。
探索のプロセス
- キーの入力:
- ユーザーが、検索したいデータのキーを指定します。
- ハッシュ値の計算:
- 指定されたキーをハッシュ関数に通し、ハッシュテーブルのインデックスを計算します。
- 直接アクセス:
- 計算されたインデックスを使って、ハッシュテーブル内の該当する場所（バケット）に直接アクセスし、データを取得します。
衝突（Collision）とその解決策
異なるキーが同じハッシュ値を生成し、同じバケットを指してしまう現象を衝突と呼びます。これはハッシュ探索の効率を低下させるため、以下の解決策が用いられます。
1. チェイニング（Chaining）
- 概要:
- 衝突が発生したバケットに、連結リスト（Linked List）などのデータ構造を使い、複数のデータを繋げて格納します。
- 利点:
- 構造がシンプルで、実装しやすいです。
2. オープンアドレス法（Open Addressing）
- 概要:
- 衝突が発生した場合、ハッシュテーブル内の空いている別の場所を探してデータを格納します。
- 利点:
- ポインタを使用しないため、メモリ効率が良いです。
ハッシュ探索は、平均的には非常に高速なO(1)の計算量で探索が可能ですが、最悪の場合（すべてのキーが衝突する場合）は$O(n)$になる可能性があります。しかし、適切なハッシュ関数と衝突解決策を用いることで、実用上は常に高速なパフォーマンスを維持できます。
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