ハッシュテーブルとは？意味をわかりやすく簡単に解説

公開：2024年9月24日更新：2024年9月24日

ハッシュテーブルとは
ハッシュテーブルの実装と活用方法
ハッシュ関数の設計と衝突解決
ハッシュテーブルのリサイズ処理
ハッシュテーブルの実践的な使用例

ハッシュテーブルとは

ハッシュテーブルはキーと値のペアを効率的に格納・検索するデータ構造です。キーをハッシュ関数で変換し、配列のインデックスとして使用することで高速なデータアクセスを実現します。

ハッシュテーブルの主な特徴は平均的な検索・挿入・削除操作が定数時間O(1)で行えることです。これにより大量のデータを扱う場合でも効率的な処理が可能です。

ハッシュテーブルはデータベースのインデックスやキャッシュシステム、シンボルテーブルなどさまざまな分野で広く活用されています。プログラミング言語では辞書型やマップ型として実装されていることが多いでしょう。

Python基礎・実践(Django)

企業・法人向けのPython研修では、基礎から応用まで体系的に学べます。

Python研修の詳細

DX社員研修

企業・法人向けのDX研修では、実務に繋がるリスキリングでITレベルを向上させます。

DX研修の詳細

Javaエンジニア育成研修

企業・法人向けのJavaエンジニア育成研修では、Javaの基礎から応用まで確実に習得できます。

Java研修の詳細

新卒・新入社員向け研修

企業・法人に新入社員・新卒社員に向けたプログラミング研修を提供しています。

新入社員研修の詳細

コードキャンプのIT研修を全て見る

ハッシュテーブルの実装と活用方法

ハッシュテーブルの実装と活用方法に関して、以下3つを簡単に解説します。

ハッシュ関数の設計と衝突解決
ハッシュテーブルのリサイズ処理
ハッシュテーブルの実践的な使用例

ハッシュ関数の設計と衝突解決

ハッシュ関数はキーを均一に分散させる役割を持ち、テーブルの性能に大きく影響します。一般的なハッシュ関数には除算法や乗算法、ユニバーサルハッシュ法などがあります。

int hash(string key) {
    int sum = 0;
    for (char c : key) {
        sum += c;
    }
    return sum % TABLE_SIZE;
}

衝突解決にはチェイニング法とオープンアドレス法が主に用いられます。チェイニング法は各バケットに連結リストを使用し、衝突したキーを同じバケットに格納する方式です。

オープンアドレス法は衝突時に別の空きスロットを探す方式で、線形探索や二次探索、ダブルハッシュなどの手法があります。実装の簡単さと性能のバランスを考慮して選択するのが良いでしょう。

おすすめのPython研修一覧

Python研修を提供しているおすすめの企業・法人を一覧で掲載しております。

Python研修の一覧を見る

おすすめのDX研修一覧

DX研修を提供しているおすすめの企業・法人を一覧で掲載しております。

DX研修の一覧を見る

おすすめのJava研修一覧

Java研修を提供しているおすすめの企業・法人を一覧で掲載しております。

Java研修の一覧を見る

おすすめのJavaScript研修一覧

JavaScript研修を提供しているおすすめの企業・法人を一覧で掲載しております。

JavaScript研修の一覧を見る

ハッシュテーブルのリサイズ処理

ハッシュテーブルの効率を維持するためには、適切なタイミングでテーブルサイズを変更することが必要です。一般的に負荷率（格納要素数／テーブルサイズ）が一定値を超えた時点で、リサイズを行います。

void resize() {
    int new_size = table_size * 2;
    vector> new_table(new_size);
    for (auto& item : table) {
        if (item.first != EMPTY) {
            int new_index = hash(item.first) % new_size;
            new_table[new_index] = item;
        }
    }
    table = move(new_table);
    table_size = new_size;
}

リサイズ処理では新しいテーブルを作成し、既存の要素を再ハッシュして格納します。このときハッシュ関数も新しいテーブルサイズに対応するよう調整が必要です。

リサイズのタイミングは挿入操作時に負荷率をチェックし、閾値（例えば0.75）を超えた場合に実行するのが一般的です。適切なリサイズにより性能劣化を防ぎつつ、メモリ効率も維持できるのです。

ハッシュテーブルの実践的な使用例

ハッシュテーブルは高速な検索が必要な場面で幅広く活用されます。たとえば大規模なデータベースのインデックスとして使用することで、クエリの応答時間を大幅に短縮できるでしょう。

unordered_map word_count;
string word;
while (cin >> word) {
    word_count[word]++;
}
for (const auto& pair : word_count) {
    cout << pair.first << ": " << pair.second << endl;
}

上記のコードは文書内の単語出現回数を数えるプログラムです。ハッシュテーブルを使用することで大量の単語を効率的に処理でき、キャッシュシステムの実装にも適しています。

また、グラフアルゴリズムの実装でもハッシュテーブルは頻繁に使用されます。頂点や辺の情報を高速に取得・更新できるため、大規模なグラフ処理にも対応できるのです。

※上記コンテンツの内容やソースコードはAIで確認・デバッグしておりますが、間違いやエラー、脆弱性などがある場合は、コメントよりご報告いただけますと幸いです。