[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -2,88 +2,267 @@
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id: wiki-2026-0508-hash-functions-and-maps
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title: Hash Functions and Maps
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category: 10_Wiki/Topics
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status: needs_review
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: [CS-HASH-001]
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aliases: [Hash Tables, Hash Maps, Dictionaries, HashMap]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 1.0
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tags: [computer-science, data-structures, hash-function, hash-map, Search-Efficiency]
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confidence_score: 0.9
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verification_status: applied
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tags: [data-structures, algorithms, hashing, hash-tables, performance]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-04-26
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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tech_stack:
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language: unspecified
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framework: unspecified
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language: Rust
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framework: std::collections + ahash + FxHash
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# Hash Functions and Maps (해시 함수와 맵)
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# Hash Functions and Maps
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> "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.
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## 매 한 줄
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> **"매 key → bucket index 의 mapping 을 통해 average O(1) lookup/insert 의 data structure"**. 1953년 IBM 의 Hans Peter Luhn 의 origin — 매 modern Rust HashMap (SipHash), Google SwissTable / Abseil flat_hash_map, Python dict (open addressing + perturbation) 의 모두 derivative. 매 cryptographic hash (SHA-256/3, BLAKE3) 와 non-crypto hash (xxHash, ahash, FxHash) 의 distinction.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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- **추출된 패턴:** "Key-Value" 쌍으로 정보를 저장하고, 키값에 해시 함수를 적용하여 저장 위치를 즉각 결정함으로써 탐색 범위를 원천적으로 배제하는 매핑 패턴.
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- **핵심 요소:**
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- **Hash Function:** 입력 데이터를 고르게 분산된 숫자로 변환하는 결정론적 함수.
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- **Collision Re[[Solution|Solution]]:** 서로 다른 키가 같은 해시값을 가질 때의 해결책 (Chaining, Open Addressing).
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- **Load Factor:** 해시 테이블의 채워진 정도에 따라 성능이 결정되므로 적절한 리사이징(Resizing) 필요.
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- **의의:** 캐시 시스템, 데이터베이스 인덱싱, 암호화, 중복 체크 등 현대 모든 고성능 소프트웨어 아키텍처의 필수 구성 요소.
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## 매 핵심
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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- **과거 데이터와의 충돌:** 단순한 배열이나 리스트를 순회하던 방식에서, 메모리를 조금 더 사용하더라도 압도적인 검색 속도를 보장하는 해시 기반 자료구조가 현대 개발의 표준으로 정착.
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- **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 수백만 개의 지식 임베딩 ID를 관리하고 중복 문서를 빠르게 필터링하기 위해 고성능 해시 맵 아키텍처를 적극 활용함.
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### 매 Hash function properties
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- **Determinism**: same input → same output.
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- **Uniformity**: 매 output 의 uniform distribution.
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- **Avalanche**: 매 single-bit input change 의 ~50% output bits 의 flip.
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- **Speed** (non-crypto): 매 ahash/xxHash 의 GB/s.
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- **Collision resistance** (crypto): 매 finding x≠y, h(x)=h(y) 의 infeasible.
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- Data-Structures-Foundations, Search-Algorithms, [[Distributed-Computing|Distributed-Computing]],[[_system|system]]-Design-for-AI-Scale
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- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Hash-Functions-and-Maps.md
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### 매 Hash table strategies
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- **Separate chaining**: 매 bucket 의 linked list/tree (Java HashMap 의 default since 8 — list→tree at 8).
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- **Open addressing**: 매 collision 시 alternative slot probe.
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- Linear probing: 매 +1, +2, ... (cache-friendly but clustering).
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- Quadratic probing: 매 +1², +2², ...
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- Double hashing: 매 +h_2(k), +2h_2(k), ...
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- **Robin Hood hashing**: 매 displacement 의 minimization (Rust hashbrown 의 historical).
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- **SwissTable** (2017+, Google): 매 SIMD-based metadata + open addressing — 매 modern fastest.
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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### 매 Load factor & resizing
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- 매 load factor α = n/m. Open addressing 의 α < 0.75 권장, chaining 의 α < 1 권장.
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- 매 resize: 매 doubling (m → 2m) + rehash all keys.
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- Amortized O(1) insert.
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**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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### 매 응용
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1. **Symbol table** (compiler).
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2. **Cache** (LRU, LFU).
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3. **Set membership** (HashSet).
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4. **Counting** (frequency).
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5. **Dedup**.
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6. **Database index** (hash join, hash partition).
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**언제 쓰면 안 되는가:**
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- *(TODO)*
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## 💻 패턴
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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### Rust — 매 modern HashMap
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```rust
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use std::collections::HashMap;
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- **정보 상태:** needs_review
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- **출처 신뢰도:** A
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- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
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## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
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- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
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- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
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|------|-----------|-----------|--------|
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| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |
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## 💻 코드 패턴 (Code Patterns)
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**패턴 1:** *(TODO: 이 프로젝트 컨벤션 반영한 구조 스켈레톤)*
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```text
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# TODO
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fn main() {
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||||
// Default: SipHash-1-3 (DoS-resistant but slower).
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||||
let mut map: HashMap<String, i32> = HashMap::new();
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||||
map.insert("alice".to_string(), 30);
|
||||
map.insert("bob".to_string(), 25);
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||||
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// 매 ergonomic API
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||||
*map.entry("alice".to_string()).or_insert(0) += 1;
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||||
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||||
if let Some(age) = map.get("alice") {
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println!("Alice: {}", age);
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||||
}
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||||
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||||
// 매 iterator
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||||
for (k, v) in &map {
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||||
println!("{} = {}", k, v);
|
||||
}
|
||||
}
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```
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||||
## 🤔 의사결정 기준 (Decision Criteria)
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### Rust — ahash (매 fastest non-crypto, DoS resistant)
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```rust
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// Cargo.toml: ahash = "0.8"
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use ahash::AHashMap;
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||||
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||||
**선택 A를 써야 할 때:**
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||||
- *(TODO)*
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||||
fn main() {
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||||
let mut map: AHashMap<&str, i32> = AHashMap::new();
|
||||
map.insert("hello", 1);
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||||
// 매 SipHash 보다 ~5x 빠름, AES-NI 사용 시 더 빠름.
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||||
// 매 production 의 default 권장 (workload 에 따라).
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||||
}
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```
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||||
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||||
**선택 B를 써야 할 때:**
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||||
- *(TODO)*
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||||
### Rust — FxHash (매 known-key 의 ultra-fast)
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```rust
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||||
// Cargo.toml: rustc-hash = "1.1"
|
||||
use rustc_hash::FxHashMap;
|
||||
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||||
**기본값:**
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||||
> *(TODO)*
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||||
fn main() {
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||||
let mut map: FxHashMap<u64, &str> = FxHashMap::default();
|
||||
map.insert(42, "answer");
|
||||
// 매 rustc 내부 사용. 매 NOT DoS-resistant — 매 untrusted input 시 SipHash/aHash 사용.
|
||||
}
|
||||
```
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||||
## ❌ 안티패턴 (Anti-Patterns)
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||||
### Custom Hash (매 Rust trait)
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```rust
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||||
use std::hash::{Hash, Hasher};
|
||||
use std::collections::HashMap;
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||||
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||||
- **[안티패턴]:** *(TODO: 무엇을 하면 안 되는가 + 이유 + 대신 무엇을)*
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||||
#[derive(PartialEq, Eq)]
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||||
struct Point { x: i32, y: i32 }
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||||
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||||
impl Hash for Point {
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||||
fn hash<H: Hasher>(&self, state: &mut H) {
|
||||
// 매 combine fields. 매 Default impl 보다 careful 필요 시 직접.
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||||
self.x.hash(state);
|
||||
self.y.hash(state);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
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||||
|
||||
### C++ — 매 std::unordered_map vs absl::flat_hash_map
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||||
```cpp
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||||
#include <absl/container/flat_hash_map.h>
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||||
#include <string>
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||||
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||||
int main() {
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// std::unordered_map: 매 chaining, slow due to pointer chasing
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||||
// absl::flat_hash_map: 매 SwissTable, ~2-3x faster
|
||||
absl::flat_hash_map<std::string, int> map;
|
||||
map["alice"] = 30;
|
||||
map["bob"] = 25;
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||||
|
||||
if (auto it = map.find("alice"); it != map.end()) {
|
||||
std::cout << it->second << "\n";
|
||||
}
|
||||
}
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||||
```
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||||
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||||
### Open Addressing (매 simple Linear Probing)
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||||
```python
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||||
class LinearProbingHashMap:
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||||
def __init__(self, capacity=16):
|
||||
self.capacity = capacity
|
||||
self.size = 0
|
||||
self.keys = [None] * capacity
|
||||
self.values = [None] * capacity
|
||||
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||||
def _probe(self, key):
|
||||
idx = hash(key) % self.capacity
|
||||
while self.keys[idx] is not None and self.keys[idx] != key:
|
||||
idx = (idx + 1) % self.capacity
|
||||
return idx
|
||||
|
||||
def put(self, key, value):
|
||||
if self.size >= self.capacity * 0.75:
|
||||
self._resize()
|
||||
idx = self._probe(key)
|
||||
if self.keys[idx] is None:
|
||||
self.size += 1
|
||||
self.keys[idx] = key
|
||||
self.values[idx] = value
|
||||
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||||
def get(self, key):
|
||||
idx = self._probe(key)
|
||||
return self.values[idx] if self.keys[idx] is not None else None
|
||||
|
||||
def _resize(self):
|
||||
old_keys, old_values = self.keys, self.values
|
||||
self.capacity *= 2
|
||||
self.keys = [None] * self.capacity
|
||||
self.values = [None] * self.capacity
|
||||
self.size = 0
|
||||
for k, v in zip(old_keys, old_values):
|
||||
if k is not None:
|
||||
self.put(k, v)
|
||||
```
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||||
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||||
### Cryptographic hash (매 SHA-256, BLAKE3)
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||||
```rust
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||||
use sha2::{Sha256, Digest};
|
||||
use blake3;
|
||||
|
||||
fn main() {
|
||||
// 매 SHA-256: 매 widely supported but slow (~600 MB/s).
|
||||
let mut hasher = Sha256::new();
|
||||
hasher.update(b"hello world");
|
||||
let result = hasher.finalize();
|
||||
println!("{:x}", result);
|
||||
|
||||
// 매 BLAKE3: 매 modern fastest crypto hash (~6 GB/s with SIMD).
|
||||
let hash = blake3::hash(b"hello world");
|
||||
println!("{}", hash);
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Bloom Filter (매 hash-based set, false-positive OK)
|
||||
```python
|
||||
import mmh3 # MurmurHash3
|
||||
from bitarray import bitarray
|
||||
|
||||
class BloomFilter:
|
||||
def __init__(self, size, num_hashes):
|
||||
self.size = size
|
||||
self.num_hashes = num_hashes
|
||||
self.bits = bitarray(size)
|
||||
self.bits.setall(0)
|
||||
|
||||
def add(self, item):
|
||||
for i in range(self.num_hashes):
|
||||
idx = mmh3.hash(item, i) % self.size
|
||||
self.bits[idx] = 1
|
||||
|
||||
def contains(self, item):
|
||||
return all(self.bits[mmh3.hash(item, i) % self.size] for i in range(self.num_hashes))
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||||
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||||
bf = BloomFilter(size=10000, num_hashes=7)
|
||||
bf.add("alice")
|
||||
print(bf.contains("alice")) # True (definitely)
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||||
print(bf.contains("bob")) # False (definitely) or True (false-positive)
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||||
```
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## 매 결정 기준
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| 상황 | Hash function / Map |
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|---|---|
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| Rust trusted input, max speed | FxHash |
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||||
| Rust untrusted input | std HashMap (SipHash) or aHash |
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||||
| C++ general | absl::flat_hash_map (SwissTable) |
|
||||
| Python | dict (built-in, optimized) |
|
||||
| Distributed cache key | xxHash3 / FNV-1a |
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||||
| Cryptographic | BLAKE3 (speed) / SHA-3 (NIST) |
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| Bloom filter | MurmurHash3 |
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| String interning | weak hash + linear probe |
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||||
| Ordered iteration | BTreeMap (not hash) |
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||||
**기본값**: Rust 매 `std::collections::HashMap`, C++ 매 `absl::flat_hash_map`, Python 매 `dict`. 매 performance-critical 시 ahash/FxHash 으로 교체.
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||||
## 🔗 Graph
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||||
- 부모: [[Data-Structures]] · [[Algorithms]]
|
||||
- 변형: [[Bloom-Filter]] · [[Cuckoo-Hashing]] · [[HyperLogLog]] · [[Consistent-Hashing]]
|
||||
- 응용: [[Database-Index]] · [[LRU-Cache]] · [[Symbol-Table]] · [[Distributed-Hash-Tables]]
|
||||
- Adjacent: [[SHA-256]] · [[BLAKE3]] · [[SipHash]] · [[xxHash]] · [[Robin-Hood-Hashing]]
|
||||
|
||||
## 🤖 LLM 활용
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||||
**언제**: 매 hash function 선택 의 advice, 매 hash table 의 implementation 의 review, 매 collision 의 root cause 의 analysis.
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||||
**언제 X**: 매 cryptographic hash 의 직접 implement — 매 audited library 사용. 매 production hash function 의 직접 작성.
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||||
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||||
## ❌ 안티패턴
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||||
- **String hashing 없이 length 만 사용**: 매 catastrophic collision.
|
||||
- **Untrusted input 의 FxHash**: 매 HashDoS attack 가능 — SipHash/aHash 사용.
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||||
- **MD5/SHA-1 신규 사용**: 매 broken — BLAKE3/SHA-256 사용.
|
||||
- **Hash 의 modular reduction 의 비균등**: 매 power-of-2 size + bitmask 또는 fastrange 사용.
|
||||
- **High load factor 의 open addressing**: 매 α > 0.9 의 catastrophic — resize.
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||||
- **Complex key 의 default hash**: 매 distribution 안 좋을 수 있음 — custom impl.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (Knuth TAOCP Vol 3, "Designing a fast, efficient, cache-friendly hash table", Abseil docs).
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- 신뢰도 A.
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## 🕓 Changelog
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| 날짜 | 변경 |
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|---|---|
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | Manual cleanup — Rust/C++/Python implementations, SwissTable, ahash, BLAKE3 |
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