Hash Table

From binaryoption
Revision as of 07:47, 28 March 2025 by Admin (talk | contribs) (@pipegas_WP-output)
(diff) ← Older revision | Latest revision (diff) | Newer revision → (diff)
Jump to navigation Jump to search
Баннер1

```wiki

  1. Hash Table

Hash Table (Tabel Hash), juga dikenal sebagai Hash Map (Peta Hash), adalah struktur data yang sangat penting dan banyak digunakan dalam ilmu komputer. Di MediaWiki, hash table berperan krusial dalam berbagai aspek, termasuk caching, penyimpanan data konfigurasi, dan pengindeksan. Artikel ini akan memberikan penjelasan mendalam tentang hash table, mulai dari konsep dasar hingga implementasi dan penggunaannya dalam konteks MediaWiki.

Konsep Dasar Hash Table

Pada intinya, hash table adalah cara untuk memetakan *key* (kunci) ke *value* (nilai). Alih-alih mengakses data secara langsung melalui indeks numerik seperti pada array, hash table menggunakan fungsi *hash* untuk menghitung indeks di mana nilai yang sesuai dengan kunci tertentu disimpan. Ini memungkinkan pencarian, penyisipan, dan penghapusan data yang sangat cepat, rata-rata dalam waktu konstan O(1).

Fungsi Hash

Fungsi hash adalah jantung dari hash table. Fungsi ini mengambil kunci sebagai input dan menghasilkan sebuah integer, yang disebut *hash code*. Hash code ini kemudian digunakan untuk menentukan indeks dalam array (yang disebut *hash table* atau *bucket array*) di mana nilai yang sesuai akan disimpan.

Karakteristik penting dari fungsi hash yang baik adalah:

  • Efisiensi: Perhitungan hash code harus cepat.
  • Distribusi yang Merata: Fungsi hash harus mendistribusikan kunci secara merata di seluruh tabel hash untuk meminimalkan *collision* (tabrakan).
  • Deterministik: Untuk kunci yang sama, fungsi hash harus selalu menghasilkan hash code yang sama.

Contoh sederhana fungsi hash (untuk kunci berupa string):

``` function hash(key) { 

 let hash = 0;
 for (let i = 0; i < key.length; i++) {
   hash = (hash * 31 + key.charCodeAt(i)) % tableSize;
 }
 return hash;

} ```

Dalam contoh ini, `tableSize` adalah ukuran tabel hash. Penggunaan modulo (`%`) memastikan bahwa hash code berada dalam rentang indeks tabel yang valid. Angka 31 adalah bilangan prima yang sering digunakan dalam fungsi hash string karena membantu menghasilkan distribusi yang lebih baik.

Collision (Tabrakan)

Karena fungsi hash memetakan kunci ke indeks dalam tabel hash, ada kemungkinan dua kunci yang berbeda akan menghasilkan hash code yang sama. Ini disebut *collision* (tabrakan). Collision tidak dapat dihindari sepenuhnya, tetapi dapat diminimalkan dengan memilih fungsi hash yang baik dan ukuran tabel hash yang sesuai.

Ada beberapa strategi untuk menangani collision:

  • Separate Chaining (Perantai Terpisah): Setiap indeks dalam tabel hash menunjuk ke sebuah struktur data (biasanya linked list) yang menyimpan semua nilai yang memiliki hash code yang sama. Pencarian melibatkan traversal linked list untuk menemukan nilai yang sesuai dengan kunci yang diberikan. Linked List
  • Open Addressing (Pengalamatan Terbuka): Jika terjadi collision, tabel hash mencari indeks kosong lainnya untuk menyimpan nilai. Ada beberapa variasi open addressing, termasuk:
   *   Linear Probing: Mencari indeks berikutnya secara linear.
   *   Quadratic Probing: Mencari indeks dengan menambahkan kuadrat dari nomor percobaan ke hash code awal.
   *   Double Hashing: Menggunakan fungsi hash kedua untuk menentukan langkah dalam pencarian indeks kosong.

Load Factor (Faktor Beban)

  • Load factor* (faktor beban) adalah rasio antara jumlah elemen yang disimpan dalam tabel hash dan ukuran tabel hash. Load factor yang tinggi dapat menyebabkan lebih banyak collision, yang dapat memperlambat kinerja. Load factor yang rendah dapat menyebabkan pemborosan memori.

Load factor optimal tergantung pada strategi penanganan collision yang digunakan. Biasanya, load factor antara 0.7 dan 0.8 dianggap baik untuk separate chaining. Untuk open addressing, load factor harus lebih rendah untuk menjaga kinerja yang baik.

Implementasi Hash Table

Implementasi hash table melibatkan beberapa langkah:

1. Memilih Ukuran Tabel Hash: Ukuran tabel hash harus dipilih dengan hati-hati. Ukuran yang terlalu kecil dapat menyebabkan terlalu banyak collision, sedangkan ukuran yang terlalu besar dapat menyebabkan pemborosan memori. Biasanya, ukuran tabel hash dipilih sebagai bilangan prima untuk membantu mendistribusikan kunci secara merata. 2. Memilih Fungsi Hash: Fungsi hash harus efisien dan menghasilkan distribusi yang merata. 3. Memilih Strategi Penanganan Collision: Pilih strategi penanganan collision yang sesuai dengan kebutuhan aplikasi. 4. Mengimplementasikan Operasi Dasar: Implementasikan operasi dasar seperti: 

   *   Insert (Sisipkan): Menambahkan pasangan kunci-nilai baru ke tabel hash.
   *   Get (Ambil): Mengambil nilai yang sesuai dengan kunci yang diberikan.
   *   Delete (Hapus): Menghapus pasangan kunci-nilai dari tabel hash.

Hash Table dalam MediaWiki

MediaWiki memanfaatkan hash table secara ekstensif untuk berbagai keperluan:

  • Caching: MediaWiki menggunakan hash table untuk menyimpan hasil perhitungan atau kueri yang mahal. Ini memungkinkan MediaWiki untuk menghindari perhitungan ulang yang tidak perlu dan meningkatkan kinerja. Caching
  • Variable Storage: Penyimpanan variabel dan data konfigurasi sering menggunakan hash table untuk akses cepat.
  • Indexation: Hash table digunakan untuk mengindeks halaman dan data lainnya, memungkinkan pencarian yang cepat dan efisien.
  • Session Management: Data sesi pengguna sering disimpan dalam hash table untuk melacak status pengguna.
  • Parser: Dalam proses parsing wiki markup, hash table digunakan untuk mencari dan mengganti tag dan elemen markup.

Contoh Penggunaan di MediaWiki

Di MediaWiki, kelas `HashBag` (didefinisikan dalam `includes/BagOStuff.php`) adalah implementasi hash table yang digunakan untuk menyimpan koleksi objek. Kelas ini menyediakan metode untuk menambahkan, menghapus, dan mencari objek berdasarkan kunci.

```php <?php // Contoh penggunaan HashBag $bag = new HashBag(); $bag->add('key1', 'value1'); $bag->add('key2', 'value2');

echo $bag->get('key1'); // Output: value1 ?> ```

Perbandingan dengan Struktur Data Lain

Hash table berbeda dari struktur data lain dalam hal kinerja dan penggunaan memori:

  • Array: Array menyediakan akses langsung ke elemen melalui indeks numerik, tetapi tidak efisien untuk pencarian berdasarkan kunci. Hash table lebih efisien untuk pencarian berdasarkan kunci, tetapi membutuhkan lebih banyak memori karena overhead fungsi hash dan penanganan collision. Array
  • Linked List: Linked list memungkinkan penyisipan dan penghapusan yang cepat, tetapi pencarian membutuhkan traversal seluruh daftar, yang tidak efisien. Hash table memberikan pencarian yang lebih cepat, rata-rata dalam waktu konstan.
  • Tree: Tree (seperti Binary Search Tree) menyediakan pencarian, penyisipan, dan penghapusan yang efisien, tetapi implementasinya lebih kompleks daripada hash table. Hash table umumnya lebih cepat daripada tree untuk operasi dasar, tetapi tree menyediakan pengurutan data secara alami. Binary Search Tree
  • Database: Database menawarkan fitur yang lebih canggih seperti persistensi data, integritas data, dan concurrency control. Hash table lebih sederhana dan lebih cepat daripada database, tetapi tidak menyediakan fitur-fitur canggih tersebut.

Analisis Kompleksitas Waktu

| Operasi | Rata-rata | Kasus Terburuk | |---|---|---| | Insert | O(1) | O(n) | | Get | O(1) | O(n) | | Delete | O(1) | O(n) |

Di mana *n* adalah jumlah elemen dalam tabel hash. Kasus terburuk terjadi ketika semua kunci memiliki hash code yang sama, yang menyebabkan collision yang berlebihan.

Strategi Trading Berbasis Hash Table (Analogi)

Meskipun hash table adalah struktur data, kita dapat membuat analogi dengan strategi trading. Bayangkan sebuah strategi trading yang menggunakan berbagai indikator teknis.

  • **Kunci (Key):** Indikator teknis (misalnya, RSI, MACD, Moving Average).
  • **Nilai (Value):** Sinyal trading (beli, jual, netral).

Hash table dapat digunakan untuk menyimpan pemetaan antara indikator dan sinyal trading. Ketika kondisi pasar berubah, fungsi hash (strategi) akan menghitung sinyal berdasarkan input (indikator), dan nilai yang sesuai (sinyal trading) akan diambil dari hash table.

  • **RSI > 70 (Kunci):** Jual (Nilai)
  • **MACD Crossover (Kunci):** Beli (Nilai)
  • **Moving Average 50 > Moving Average 200 (Kunci):** Jual (Nilai)

Ini analog dengan bagaimana hash table memetakan kunci ke nilai, dan strategi trading memetakan kondisi pasar ke sinyal trading.

Tren dan Indikator Relevan (dalam konteks aplikasi yang menggunakan Hash Table)

  • **Analisis Sentimen:** Hash table dapat digunakan untuk menyimpan skor sentimen untuk berbagai kata atau frasa, yang dapat digunakan untuk menganalisis sentimen terhadap suatu aset. Analisis Sentimen
  • **Algoritma Machine Learning:** Hash table sering digunakan dalam algoritma machine learning untuk menyimpan fitur dan bobot model.
  • **Deteksi Anomali:** Hash table dapat digunakan untuk mendeteksi anomali dalam data dengan membandingkan frekuensi kemunculan nilai dengan nilai yang diharapkan. Deteksi Anomali
  • **High-Frequency Trading (HFT):** Dalam HFT, hash table digunakan untuk menyimpan order book dan data pasar lainnya, memungkinkan eksekusi order yang sangat cepat. High-Frequency Trading
  • **Arbitrase:** Hash table dapat digunakan untuk mengidentifikasi peluang arbitrase dengan membandingkan harga aset di berbagai bursa.
  • **Volume Trading:** Memantau volume trading menggunakan hash table untuk mengidentifikasi tren dan potensi breakout. Volume Trading
  • **Volatility:** Menghitung volatilitas menggunakan hash table untuk mengukur risiko. Volatility
  • **Moving Averages:** Menyimpan dan menghitung moving averages menggunakan hash table untuk mengidentifikasi tren. Moving Averages
  • **Bollinger Bands:** Menghitung Bollinger Bands menggunakan hash table untuk mengidentifikasi potensi overbought atau oversold conditions. Bollinger Bands
  • **Fibonacci Retracements:** Mengidentifikasi level Fibonacci Retracements menggunakan hash table untuk memprediksi potensi support dan resistance. Fibonacci Retracements
  • **Elliott Wave Theory:** Menganalisis Elliott Wave patterns menggunakan hash table untuk mengidentifikasi potensi pembalikan tren. Elliott Wave Theory
  • **Ichimoku Cloud:** Menginterpretasikan sinyal dari Ichimoku Cloud menggunakan hash table untuk mengidentifikasi tren dan momentum. Ichimoku Cloud
  • **Relative Strength Index (RSI):** Menghitung RSI menggunakan hash table untuk mengidentifikasi kondisi overbought atau oversold. Relative Strength Index
  • **Moving Average Convergence Divergence (MACD):** Menghitung MACD menggunakan hash table untuk mengidentifikasi perubahan tren. Moving Average Convergence Divergence
  • **Stochastic Oscillator:** Menghitung Stochastic Oscillator menggunakan hash table untuk mengidentifikasi potensi pembalikan tren. Stochastic Oscillator
  • **Average True Range (ATR):** Menghitung ATR menggunakan hash table untuk mengukur volatilitas. Average True Range
  • **Commodity Channel Index (CCI):** Menghitung CCI menggunakan hash table untuk mengidentifikasi tren siklikal. Commodity Channel Index
  • **Donchian Channels:** Menghitung Donchian Channels menggunakan hash table untuk mengidentifikasi breakout dan konsolidasi. Donchian Channels
  • **Parabolic SAR:** Menghitung Parabolic SAR menggunakan hash table untuk mengidentifikasi potensi pembalikan tren. Parabolic SAR
  • **Pivot Points:** Menghitung Pivot Points menggunakan hash table untuk mengidentifikasi level support dan resistance potensial. Pivot Points
  • **Rate of Change (ROC):** Menghitung Rate of Change menggunakan hash table untuk mengukur momentum. Rate of Change
  • **Williams %R:** Menghitung Williams %R menggunakan hash table untuk mengidentifikasi kondisi overbought atau oversold. Williams %R
  • **Chaikin Money Flow (CMF):** Menghitung CMF menggunakan hash table untuk mengukur tekanan beli dan jual. Chaikin Money Flow
  • **On Balance Volume (OBV):** Menghitung OBV menggunakan hash table untuk mengukur tekanan beli dan jual. On Balance Volume

Kesimpulan

Hash table adalah struktur data yang sangat kuat dan serbaguna yang banyak digunakan dalam ilmu komputer dan khususnya di MediaWiki. Memahami konsep dasar, implementasi, dan penggunaan hash table sangat penting bagi pengembang dan administrator sistem yang bekerja dengan MediaWiki. Dengan memilih fungsi hash yang baik, strategi penanganan collision yang tepat, dan ukuran tabel hash yang sesuai, Anda dapat memanfaatkan hash table untuk meningkatkan kinerja dan efisiensi aplikasi Anda.

Data Structure Algorithm Caching Linked List Array Binary Search Tree Hashing Collision Resolution Load Factor HashBag

Mulai Trading Sekarang

Daftar di IQ Option (Deposit minimum $10) Buka akun di Pocket Option (Deposit minimum $5)

Bergabung dengan Komunitas Kami

Berlangganan saluran Telegram kami @strategybin untuk mendapatkan: ✓ Sinyal trading harian ✓ Analisis strategi eksklusif ✓ Peringatan tren pasar ✓ Materi edukasi untuk pemula ```

Баннер
Retrieved from "https://binaryoption.wiki/id/index.php?title=Hash_Table&oldid=4404"