인프런 커뮤니티 질문&답변

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.

해시테이블에서 open addressing 방식으로 콜리젼을 해결할 때 데이터 삭제에 관한 질문이시군요. 삭제 시 주의할 점은 실제로 존재하는 데이터와 충돌 처리가 이루어진 데이터가 함께 얽혀 있을 때 발생할 수 있는 문제입니다. 해당 문제에 대한 추가적인 설명과 해결 방법을 정리해 보겠습니다.

데이터 삭제의 문제점:
- 삭제 마커 사용: open addressing에서 직접적인 데이터를 삭제하게 되면, 그 빈 공간으로 인해 앞으로의 탐색 과정에서 예기치 않은 종료나 다른 데이터에 영향을 줄 수 있습니다. 이를 피하기 위해 일반적으로 ‘삭제 마커’라 불리는 기호를 사용하여 삭제를 표시하게 됩니다. 이 방식은 수정 및 추가 작업에서 문제가 생기지 않도록 하기 위해 매우 중요합니다.
- 클러스터링 문제: 삭제된 마커들이 다수 존재하게 되면 클러스터링 문제가 심화되어 해시 테이블의 성능이 떨어질 수 있습니다. 이는 특히 탐색이 자주 발생하는 시나리오에서 두드러질 수 있습니다.

대안 및 해결 방법:
- 리해싱: 질문자님이 언급하신 대로, 전체적으로 리해싱을 통해 정리하는 방법이 있습니다. 그러나 이는 상당한 비용을 발생시킬 수 있기 때문에 전체 해시 테이블의 적정 로드 팩터(사용 비율)와 성능 요구에 따라 고려해야 합니다.
- 적절한 해시 테이블 크기 조정: 주기적인 인덱스 재배열이나 크기 조정이 필요할 수 있습니다. 테이블이 지나치게 꽉 차거나 빈 영역이 많을 경우에는 그에 맞는 크기 조정과 리해싱 작업이 필수적일 수 있습니다.

이러한 방식들은 단순한 대안일 수 있지만, 많은 경우 현실적으로는 삭제 후 리해싱 없이도 효율적으로 데이터를 관리할 수 있도록 설계되는 것이 일반적입니다.

관련 질문 URL에서 비슷한 주제를 다뤘으니 참고할 수 있습니다: Open addressing을 사용할 때의 worst case.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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