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id: CS-HASH-001
category: Unified
confidence_score: 1.0
tags: [computer-science, data-structures, hash-function, hash-map, [[Search|Search]]-[[Efficiency|Efficiency]]]
last_reinforced: 2026-04-26
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# Hash Functions and Maps (해시 함수와 맵)

## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
> "데이터의 고유한 지문(Hash)을 만들어, 아무리 넓은 공간에서도 단번에 원하는 정보를 낚아채라" — 임의의 길이를 가진 데이터를 고정된 길이의 고유한 값으로 변환(Hashing)하고, 이를 인덱스로 사용하여 데이터의 삽입과 검색을 상성 시간($O(1)$)에 수행하는 핵심 자료구조.

## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
- **추출된 패턴:** "Key-Value" 쌍으로 정보를 저장하고, 키값에 해시 함수를 적용하여 저장 위치를 즉각 결정함으로써 탐색 범위를 원천적으로 배제하는 매핑 패턴.
- **핵심 요소:**
    - **Hash Function:** 입력 데이터를 고르게 분산된 숫자로 변환하는 결정론적 함수.
    - **Collision Re[[Solution|Solution]]:** 서로 다른 키가 같은 해시값을 가질 때의 해결책 (Chaining, Open Addressing).
    - **Load Factor:** 해시 테이블의 채워진 정도에 따라 성능이 결정되므로 적절한 리사이징(Resizing) 필요.
- **의의:** 캐시 시스템, 데이터베이스 인덱싱, 암호화, 중복 체크 등 현대 모든 고성능 소프트웨어 아키텍처의 필수 구성 요소.

## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
- **과거 데이터와의 충돌:** 단순한 배열이나 리스트를 순회하던 방식에서, 메모리를 조금 더 사용하더라도 압도적인 검색 속도를 보장하는 해시 기반 자료구조가 현대 개발의 표준으로 정착.
- **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 수백만 개의 지식 임베딩 ID를 관리하고 중복 문서를 빠르게 필터링하기 위해 고성능 해시 맵 아키텍처를 적극 활용함.

## 🔗 지식 연결 (Graph)
- Data-Structures-Foundations, Search-Algorithms, [[Distributed-Computing|Distributed-Computing]],[[_system|system]]-Design-for-AI-Scale
- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Hash-Functions-and-Maps.md
