ハッシュマップとは初心者にも分かる使い方と仕組みの解説共起語・同意語・対義語も併せて解説！

この記事を書いた人

高岡智則

年齢：33歳性別：男性職業：Webディレクター（兼ライティング・SNS運用担当）居住地：東京都杉並区・永福町の1LDKマンション出身地：神奈川県川崎市身長：176cm 体系：細身〜普通（最近ちょっとお腹が気になる）血液型：A型誕生日：1992年11月20日最終学歴：明治大学・情報コミュニケーション学部卒通勤：京王井の頭線で渋谷まで（通勤20分）家族構成：一人暮らし、実家には両親と2歳下の妹恋愛事情：独身。彼女は2年いない（本人は「忙しいだけ」と言い張る）

ハッシュマップとは何か

ハッシュマップはキーと値のペアを効率よく保存するデータ構造です。キーを使って値をすばやく取り出すことができる点が大きな特徴です。日常のメモ帳や辞書のような役割をデータ構造として再現したものと考えると分かりやすいです。

なぜハッシュマップが必要か

たくさんのデータの中から特定の情報を探すときには通常の配列やリストだけでは時間がかかりすぎます。ハッシュマップはキーを使って直接値を参照できるよう工夫されているため、検索にかかる時間を短くできます。実務でもデータの登録や検索が頻繁に行われる場面でよく使われます。

仕組みの基本

ハッシュマップの核心は ハッシュ関数 です。キーを入力として与えると、ハッシュ関数が 数値のインデックス に変換します。そのインデックスの位置に値を格納します。これを繰り返すと 配列のように見えるが実際にはキーを用いた参照が可能なデータ構造になります。

ただし 同じインデックスに複数のキーが来る衝突 が起こることがあります。衝突に対処する方法として代表的なのが別の場所に連結して格納する「チェーン法」や、空いている別の場所を探して値を置く「オープンアドレス法」です。実装により衝突の扱い方が異なる点を理解しておくと良いです。

基本操作の説明

ハッシュマップには主に以下の操作が用意されています。中学生にも分かるように噛み砕いて説明します。

put キー値 ... キーと値を追加または上書きします。新しいキーが来た場合は新しいエントリを作り、すでに同じキーがあれば値を更新します。

get キー ... キーに対応する値を取り出します。キーが存在しなければ通常は null や未定義を返します。

remove キー ... キーとそれに対応する値を削除します。衝突がある場合の清掃にも注意が必要です。

containsKey キー ... 指定したキーがハッシュマップに存在するかどうかを調べます。

これらの操作は一般に 平均的な時間計算量は O(1) とされます。つまりデータ量が増えても取り出す速さはほぼ一定です。ただし最悪の場合には O(n) になることもありえます。実際の速度はハッシュ関数の良し悪しや衝突の处理方法、リサイズの頻度に左右されます。

リサイズと負荷率の話

ハッシュマップはデータを増やすと内部の容量を広げる必要があります。容量を増やすと衝突が減り、再配置が行われます。これをリサイズと呼びます。リサイズは一度に多くのデータを移動するためコストがかかりますが、長い目で見れば検索の速さを保つために欠かせません。

使い方の実例

実務での活用例としては、人数の名前をキーにしてメモや属性を値として保存したり、アイテムの在庫数をキーと在庫数で管理したりします。プログラミング言語の実装としてはPython の辞書型や Java の HashMap などが代表格です。初学者はまず put と get の基本操作から練習し、次に衝突の扱いとリサイズの概念を理解するとよいでしょう。

初心者向けのポイント

最初のうちは単純なキーと値の組み合わせで練習します。次に衝突がどのように発生するかを考え、別のデータ構造と組み合わせたときの挙動を比べてみると理解が深まります。最後にリサイズが実際にどのくらいの処理コストになるかを体感しておくと良いです。

表で見る特徴の比較

<th>特徴

キーから直接値を取り出せる
欠点	衝突が発生すると処理が複雑になる場合がある
時間の目安	平均 O(1) 但し最悪 O(n) になることがある
主な用途	素早い検索や登録が必要な場面

まとめ

ハッシュマップはキーと値を結びつける強力なデータ構造です。衝突処理とリサイズの理解が鍵となり、平均的には非常に速い検索と追加を提供します。初めは基本的な操作を丁寧に練習し、徐々に内部の仕組みと実装上の考え方を学んでいくとよいでしょう。

ハッシュマップの同意語

ハッシュ表: キーをハッシュ関数で配列のインデックスに割り当て、キーと値を対にして管理するデータ構造。衝突をどう処理するかによって実装が変わるが、検索・挿入が高速になるよう設計されます。
ハッシュテーブル: ハッシュ関数を使ってデータを格納する表の別名。代表的な実装で、平均的に O(1) の時間で検索・追加が可能です。
連想配列: キーと値のペアを並べて扱うデータ構造。多くの言語で標準機能として提供され、実装はハッシュ表や木などがある。
連想テーブル: 連想配列の別称。キーと値のペアを結びつけて格納します。
マップ: キーと値を対応づけて格納するデータ構造の総称。Java の Map など、言語ごとに実装やAPI名が異なることがあります。
辞書型: キーと値のペアを扱うデータ型の呼び方の一つ。Python の dict などが代表例です。
ディクショナリ: dictionary の和製語。プログラミングにおける連想データ構造を指します。
連想マップ: キーと値のペアを管理するデータ構造の別名です。
キーと値のデータ構造: キーと値のペアを格納する基本形の説明。用途は連想配列と同等で、実装は多様です。
キー-値データ構造: キーと値の組を対として扱うデータ構造。主に検索・挿入の効率化を狙っています。

ハッシュマップの対義語・反対語

ツリーマップ（TreeMap）: ハッシュマップとは異なる実装で、キーを木構造（通常は平衡木）で管理します。キーの順序を保ちながら挿入・検索・削除を行い、値を昇順に並べて取り出せるのが特徴です。
ソート済みマップ（Sorted Map）: キーが自然順序で整列された状態で格納されるマップ。ハッシュマップのような無秩序さを避け、順序を前提に処理したいときに適しています。
順序付き連想配列（Ordered Map）: 挿入した順序を保持する連想配列。ハッシュマップの多くは順序を保証しませんが、LinkedHashMapのように挿入順を保つ実装があります。
配列（Array）: キーの代わりに0から始まる連番のインデックスで要素を管理するデータ構造。高速なランダムアクセスは可能ですが、要素数が事前に決まっていないと扱いにくい面があります。
リスト（List / 連結リスト）: 要素を線形に並べたデータ構造。キー検索は基本的にはできず、挿入・探索は順序に基づく操作が中心です。
バランス木マップ（Balanced BST Map）: 赤黒木やAVL木などの平衡二分探索木を使ったマップ。ハッシュのような定数時間アクセスは期待できず、操作は対数時間になります。

ハッシュマップの共起語

ハッシュテーブル: キーと値のペアを格納するデータ構造。キーからハッシュ関数で配列のインデックスを決め、対応するバケットに値を保存します。
連想配列: キーと値の組み合わせでデータを管理する構造。ハッシュマップは連想配列を実現する代表的な実装です。
キー: ハッシュマップで要素を識別する識別子。重複するキーは上書きされます。
値: キーに紐づくデータ。値は任意の型を取り得ます（言語依存）。
エントリ: キーと値のペア1組のこと。
ハッシュ関数: 入力キーを整数値（ハッシュ値）へ変換する関数。衝突を減らす設計が重要です。
衝突: 別のキーが同じハッシュ値を返す状態。衝突が発生すると適切な解消が必要です。
衝突解消: 衝突を解決して正しく要素を取り出せるようにする技法の総称。
チェイン法: 同じバケットに複数のエントリを連結リスト等でつなぐ衝突解消法。
オープンアドレス法: 衝突時に別の空きスロットを探して格納する解消法。代表的な探索法には線形探査・二次探査・二重ハッシュがあります。
再ハッシュ: ハッシュテーブルの容量を拡張する際、既存のエントリを新しいテーブルへ再配置する処理。
リサイズ: テーブル容量を拡大する操作。負荷率を適切に保つために行われます。
負荷率: 要素数 ÷ 容量の比率。高くなると衝突が増えパフォーマンスが低下します。
初期容量: ハッシュテーブル作成時の初期サイズ。
再配置: リサイズ後に全エントリを新しいテーブルへ配置し直すこと。
容量: ハッシュテーブルが格納できる総スペース。実効容量は実装に依存します。
空き容量: 未使用のスロットのこと。
時間計算量: 挿入・検索・削除などの操作の平均・最悪の計算量を示す指標。
平均O(1): 平均的には定数時間で挿入・探索・削除が可能という性質。
最悪O(n): 最悪ケースでは線形時間になることがあり得ます。
探索: キーを使って値を取り出す操作（lookup）。
挿入: 新しいキーと値を追加する操作。
削除: キーとその値をハッシュマップから取り除く操作。
存在チェック: 特定のキーがハッシュマップに存在するかを調べる操作。
ライブラリ実装: 言語ごとの標準ライブラリにおけるハッシュマップ実装の例。
Java HashMap: Javaの標準ライブラリにあるハッシュマップ実装の一つ。
Python dict: Pythonの辞書型。ハッシュテーブルを基盤として高速なキー・値の管理を提供。
C++ unordered_map: C++標準ライブラリのハッシュマップ相当のデータ構造。
Go map: Go言語のハッシュマップ実装。キーと値を高速に格納・検索します。

ハッシュマップの関連用語

ハッシュマップ: キーと値のペアを効率的に管理するデータ構造。キーをハッシュ関数で配列のインデックスに対応づけ、値の取得・追加・削除を高速に行えるようにする。
ハッシュ関数: 入力データを整数のハッシュ値に変換する関数。データを均等に分散させる設計が重要で、衝突を減らす工夫が求められる。
衝突: 異なるキーが同じハッシュ値を返してしまう現象。衝突が起きた場合の解決方法がハッシュマップの性能を左右する。
チェイン法: 衝突時に同じ配列位置に連結リストやツリーなどを追加して要素を保持する解決法。
オープンアドレス法: 衝突時に配列内の別の空きセルを順次探して格納する解決法。線形探索・二次探索・二重ハッシュなどがある。
負荷率: 現在格納済みの要素数と内部配列の容量の比。高くなると衝突が増え、性能が低下する。
再ハッシュ: 容量不足時にハッシュマップの容量を拡張し、全要素を新しい内部配列に再配置する操作。
容量: 内部で確保している配列のサイズ。容量が大きいほど多くのエントリを保持できる。
配列: 要素を連続して格納するデータ構造。ハッシュマップの内部実装の基盤となる。
連想配列: キーと値の組を対応づけて格納するデータ構造の総称。ハッシュマップは連想配列の代表的な実装。
キー: 各エントリを識別するための一意の識別子。一般に同じキーは1つの値に対応する。
値: キーに対応するデータ。値の型は実装によって異なる。
一意性: 同じキーを複数のエントリで使わない性質。通常はキーは一意であることが望ましい。
平均計算量: 検索・挿入・削除の平均的な時間コスト。ハッシュマップでは通常O(1)程度。
最悪計算量: 最悪の場合の時間コスト。衝突が極端に多い場合にはO(n)になることもある。
JavaのHashMap: Java標準ライブラリのハッシュマップ実装。容量拡張と再ハッシュを自動で行うが、スレッドセーフではない点に注意。
C++のunordered_map: C++標準ライブラリのハッシュマップ実装。キーのハッシュ関数を用いて高速な参照・挿入を提供。
Pythonのdict: Pythonの組み込み辞書。内部でハッシュテーブルを用いて高速にキーと値を管理する。
JavaScriptのMap: JavaScriptでキーと値のペアを格納するコレクション。任意の値をキーとして使える点が特徴。
ConcurrentHashMap: 複数のスレッドからの同時アクセスを安全に扱えるハッシュマップの実装。
衝突解決アルゴリズム: 衝突をどう解決するかの設計。チェイン法とオープンアドレス法が主な2系統。
キャッシュ局所性: データが連続してメモリに格納・参照されることでCPUキャッシュの有効活用を図る工夫。