hayu's 개발 일지

학습 키워드-  공부한 내용빅오 복잡성 차트(Big-O Complexity Chart)💡 빅오 표기법을 이용하여 알고리즘의 시간 복잡도를 분석하면, 입력 크기가 커질 때 어떤 알고리즘이 더 효율적인지 비교할 수 있다.https://www.bigocheatsheet.com/표기법 이름 시간 복잡도 설명 예시O(1)상수상수 시간입력 크기와 상관없이 일정한 실행 시간을 가집니다.배열에서 원소 하나 찾기O(logn)로그로그 시간입력 크기가 증가함에 따라 실행 시간이 로그함수의 형태로 증가합니다.이진 탐색 알고리즘O(n)선형선형 시간입력 크기와 비례하는 실행 시간을 가집니다.선형 탐색 알고리즘O(nlogn)로그 선형선형 로그 시간입력 크기가 증가함에 따라 실행 시간이 로그함수와 선형 함수의 곱의 형태로 증가합니..

학습 키워드- Big-O 표기법 공부한 내용시간복잡도**(Time Complexity)**알고리즘이 실행될 때 필요한 ‘입력값’과 ‘연산 수행 시간’에 따라 효율적인 알고리즘을 나타내는 척도를 의미한다.즉, 입력 값이 커질수록 알고리즘의 수행 시간이 어떻게 증가하는디에 따른 지표를 의미한다.시간 복잡도는 ‘빅오 표기법(Big-O notation)’를 통해 표현하며, ‘수치가 작을수록 효율적인 알고리즘’을 의미한다.공간 복잡도(Space Complexity)알고리즘이 실행될 때 필요한 ‘메모리의 공간의 양’을 의미한다.즉, 알고리즘의 효율성을 판단하는 데 사용되며 일반적으로 메모리 사용량이 적을수록 더 효율적인 알고리즘이라고 할 수 있다.공간 복잡도는 일반적으로 알고리즘의 시간 복잡도와 함께 고려되며 알고..