Trash勉強会　2017年02月（黒岩）

1. HashMapとは？
2017/2/24 勉強会
トラッシュブリーフィング合同会社
⿊岩 卓誠
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2. 1 Mapとは＜イントロダクション＞
2 配列・リストを使うと…？
3 HashMapとは?
4 HashMapの仕組み（ハッシュテーブル）
5 HashMapの特徴
6 まとめ
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目次

3. ・Map = KeyとValueを紐づけてデータを格納するデータ構造のこと
- Keyの重複は許されない。(同じキーをput/格納すると、値は上書きされる)
- キーから値を参照するデータ構造を持ったデータの利⽤に役⽴つ（電話帳・辞書 etc）
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1. Mapとは（イントロダクション）
配列やArrayListでは、インデックス（数値）で要素を特定するが、
HashMap（Map）ではオブジェクト（キー）を使って要素を特定する。

4. 【問題：要素が5つ（2,3,6,9,15）格納されている配列から、要素が9の数字を⾒つける】
int[ ] data={2,3,6,9,15}; //先頭から順に調べるアルゴリズム(線形探索)を組んだ場合
// 格納されている要素を先頭から順に調べる
for（int i=0; i < data.length; i++) {
if(data[i] == 9) {
System.out.println(“要素の” + i +”番⽬が9です”);
}
}
・配列やリストの場合、要素を特定する際に【1つづつ全要素探索する(線形探索)】のアルゴ
リズムを使う場合が多いと思います。1個ずつ調べるとなると、実⾏に時間がかかる…
→ もっと⾼速に！要素を特定する為の⼿段として「HashMap」という実装⼿段がある！
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2. 配列・リストを使うと…？
【実行結果】
２ 3 6 9
1
5

5. 5
【補⾜】プログラムと「計算量」
【実行結果】
「計算量」＜Ｏ記法（オーダー記法）＞とは
「⼊⼒サイズの増加に対して、実⾏時間がど
れくらいの割合で増加するかを表す指標」
O(1) ：各要素へのアクセス
int[ ] data={2,3,6,9,15}; → data[2] // 3
O(n) ：要素を先頭から順に調べる
データが増えれば増えるほど計算量が増える

6. ・Map（2つの情報をキー＜Key>と値<Value>のペアとして格納するデータ構造）の
実装クラスの中でもよく使われるJavaクラス。
- Javaでは、java.util.Mapインターフェイス及び、java.util.HashMapクラスに代表す
る各種実装クラスを⽤いることで、⼿軽にMapを活⽤できる。【スッキリわかるJava⼊⾨実践編 第2版】
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3. HashMapとは?
【実行結果】
put(K key, V value)：追加 / get(Object key)：値の取得 /remove：削除

7. 「ハッシュ関数」を使って、[Key]と[Value]をペアで格納する。
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４. HashMapの仕組み（ハッシュテーブル）
① 引数を1つ与えると、数値の戻り値を1つ返す。/ ②同じ引数を与えた場合は必ず同じ値を返す。
③ 別の引数を与えた場合は、なるべく違う値を返す。(ハッシュ関数の特性）
ハッシュテーブルでは、ハッシュ関数で得られたハッシュ値を元に、「どこにデータを格納するか」
「どこからデータを⾒つけるか」を決めている。

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４. HashMapの仕組み（ハッシュテーブル）
【Key:”ネコ”を探索する】
①キー"ネコ"からハッシュ値：2
を取得
②ハッシュ値：２とbin配列
（0~5)の要素数で剰余を取る
→ 2/6 = 0…2
※ bin配列の3つ⽬の連結リスト
の中に[キー：”ネコ"]の値がある
ので、その値を取得する。
（キー："ネコ" 、値：”CAT"）
ハッシュテーブルでは、ハッシュ関数で得られたハッシュ値を元に、「どこにデータを
格納するか」「どこからデータを⾒つけるか」を決めている。

9. ハッシュテーブルでは多くの場合、要素数がbin配列の数を⼤きく上回り始め
ると、"rehash"と呼ばれる操作を⾏う。
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２
４. HashMapの仕組み（ハッシュテーブル）
256 256 256 256
それぞれの連結リストに要素が256個ずつ入っているとしたら
そこで"rehash"
1)新しくより多くの数のbinを⽤意
2)古いbinに⼊っている要素それぞれに
対して、新しいbinのどれに⼊るかを
計算し直す
3)各要素を新しいbinに⼊れ直す
4)全ての要素が新しいbinに⼊ったら
古いbinを捨てる
rehashをすることで、1つのbinに⼤量の要素が⼊
っていて⼤きな連結リストを辿るといった状況回避

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５. HashMap（ハッシュテーブル）の特徴
【特徴その①】各要素へのアクセスがO(1)とみなせる。
・ハッシュテーブルでは、ハッシュ値から「どのbinに値が格納されているか」を
計算で⼀発で出すことができるので、各要素のアクセスはO(1)
０
１
２
３
{"key":value} / {"key1":value} /
{"key2":value} / {"key3":value}
{"key":value} / {"key1":value} /
{"key2":value} / {"key3":value}
{"key":value} / {"key1":value} /
{"key2":value} / {"key3":value}
{"key":value} / {"key1":value} /
{"key2":value} / {"key3":value}
Bucket（バケット）
Binはすぐ求められるけど、その後の連結リストを探し
に⾏くと…O(n)になるんじゃないの？
ここで役に⽴つ"rehash"
このハッシュテーブルでは、要素数がbinの4倍の数を
上回ったらrehashする
→ どんなに多くても全要素数がbinの4倍。期待値とし
て連結リストのサイズは4までに収まる
→ 計算量が⼀定、であると⾔える。[常に定数4で計算
する] ハッシュテーブルにおける各要素へのアクセス
がO(1)とみなす事が出来る。

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５. HashMap（ハッシュテーブル）の特徴
【特徴その②】各要素への追加がO(1)のコストで出来るといえる。
・ハッシュ値から値が格納されているbinまではO(1)でアクセスできる。かつ、
連結リストの先頭に値を追加するときはO(1)なので、ハッシュテーブルへの挿⼊
はO(1)ですることが出来る。

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6. まとめ
1
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3
HashMap = ハッシュ法（アルゴリズム）に基づいて実装されている。
※アルゴリズムにおける「ハッシュ探索」という考え⽅を元にしている。
ハッシュ法に基づく実装で、⾼速なデータアクセスを実現。
（説明不⾜な部分もあるので、各⾃調べてみてください。）
【所感】勉強不⾜。これまで、ただ何となく、動けばいいやのコーディング
→ トラッシュに⼊社してもう8ヶ⽉。もっと勉強、OUTPUTも⼼がけたい。

13. 終わり
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