삭제가 잦은 경우
버킷 내부 리스트에서 제거하면 탐사 경로가 깨지지 않아 구현 안정성이 높습니다.
충돌 전략은 삭제와 분포 기반 선택
평균 `O(1)`을 기대하려면 체이닝과 오픈 어드레싱의 장단점을 입력 특성, 삭제 빈도, 재해시 조건과 함께 비교해야 합니다.
배열 지역성이 중요한 경우
슬롯을 연속으로 탐색하므로 캐시 친화적이지만 tombstone 관리가 필요합니다.
분포가 흔들리는 경우
로드 팩터와 최대 버킷 길이를 기준으로 버킷 수를 다시 잡습니다.
삭제 후에도 조회 경로가 보존되는가, 충돌이 한 버킷에 몰리는가, 버킷 확장 비용을 감당할 수 있는가를 순서대로 확인합니다.
입력 분포
랜덤 입력과 편향 입력을 분리해 측정
삭제 정책
리스트 제거 또는 tombstone 기준 확정
재해시
로드 팩터와 탐사 거리 임계값 기록