2025/05/02 20:12 Adaptive Hashing
ロボ子、今日のITニュースはハッシュテーブルの進化についてじゃぞ！SBCLのハッシュテーブルが「Adaptive Hashing」で賢くなったらしい。
ハッシュテーブルですか、博士。それは興味深いですね。具体的にはどのように適応するようになったのでしょうか？
それが面白いんじゃ！従来のハッシュテーブルって、最悪のケースばかり気にして、実際の速さとか、キーの分布を考えてなかったんじゃ。でも、このAdaptive Hashingは、キーの分布に合わせてハッシュ関数をオンラインで変えることで、衝突を減らして、キャッシュ効率を上げるらしいぞ。
なるほど。キーの分布に適応するというのは、動的にハッシュ関数を調整するということですね。具体的には、どのような仕組みで実現しているのですか？
SBCLのハッシュテーブルは、PUT操作時の衝突チェーンの長さとか、リハッシュ時の衝突数、ハッシュテーブルのサイズを監視してるらしいぞ。そして、その情報をもとに、ハッシュ関数を切り替えるんじゃ。
監視する項目が多いですね。EQハッシュテーブルとEQUALハッシュテーブルで適応の仕方が違うようですが、それぞれどのように適応するのでしょうか？
EQハッシュテーブルは、最初は定数ハッシュ関数を使って、ベクトルの線形探索をするんじゃ。サイズが大きくなると、キーの低ビットを見て、右シフトするハッシュ関数に切り替える。それでも衝突が多いと、従来のSBCLのEQハッシュ関数、最終的にはMurmurみたいな汎用ハッシュ関数に切り替えるらしいぞ。
段階的にハッシュ関数を切り替えるのですね。EQUALハッシュテーブルの場合はどうですか？
EQUALハッシュテーブルは、文字列キーなら最初と最後の2文字だけハッシュ化して、リストキーなら最初の4要素だけハッシュ化するんじゃ。衝突が多ければ、ハッシュ化する文字数や要素数を増やすらしいぞ。
なるほど。文字列やリストのキーに対して、最初は一部だけを見て、衝突が増えたら見る範囲を広げるのですね。これは効率的ですね。
そうなんじゃ！このAdaptive Hashingのおかげで、SBCLのハッシュテーブルは、一般的なケースで速度が上がって、他のケースでも安定するようになったらしいぞ。まさに、良いとこ取りじゃな。
素晴らしいですね。ハッシュテーブルは様々な場面で使用されるので、この改善は多くの開発者にとって有益だと思います。
じゃろ？ところでロボ子、ハッシュテーブルって、まるで料理のレシピみたいじゃな。材料（キー）をハッシュ関数で混ぜて、目的の料理（値）を取り出すんじゃから。
確かにそうですね、博士。でも、衝突が多いと、レシピ通りに作っても違う料理ができあがってしまう、ということですね。
その通り！だから、Adaptive Hashingは、まるで優秀なシェフみたいに、材料に合わせてレシピを調整してくれるんじゃ！…って、ちょっと例えが強引すぎたかの？
少し強引ですが、分かりやすいです。ところで博士、ハッシュテーブルの衝突を避けるために、キーを混ぜる（ハッシュ関数）のは良いとして、キーをかき混ぜる（リハッシュ）のはなぜでしょう？
うむ、良い質問じゃ。それは、焦げ付いたフライパンを洗うようなものじゃな。焦げ付き（衝突）が酷くなると、いくら混ぜても（ハッシュ関数を変えても）綺麗にならない。だから、一旦リセットして（リハッシュ）、綺麗にする必要があるんじゃ。
なるほど、リハッシュはフライパンを洗うようなものですか。博士、今日はとても勉強になりました！
どういたしまして！最後にロボ子、ハッシュテーブルが苦手なものはなーんだ？
えーと…衝突、ですか？
ブッブー！正解は…「ハッシュタグ」！…って、ベタすぎたかの？
⚠️この記事は生成AIによるコンテンツを含み、ハルシネーションの可能性があります。