수학과 관련해서 여러분이 알고 있다고 가정하는 부분

시간 복잡도 (Time Complexity)와 공간 복잡도 (Space Complexity)

알고리즘을 평가하는 두 가지 요솨는 다음과 같이 정리할 수 있다.

“어떤 알고리즘이 어떠한 상황에서 더 빠르고 또 느리냐?”

“어떤 알고리즘이 어떠한 상황에서 메모리를 적게 쓰고 또 많이 쓰냐?”

메모리 보다는 속도를 더 중요한 요소로 측정한다.

알고리즘의 수행속도를 평가할 때는 다음과 같은 방식을 취한다.

“연산의 횟수를 센다”

“그리고 처리해야할 데이터의 수 n에 대한 연산횟수의 함수 T(n)을 구성합니다.”

이렇듯 식을 구성하는 이유는 다음과 같다.

“식을 구성하면 데이터 수의 증가에 따른 연산횟수의 변화 정도를 판단할 수 있습니다.”

순차 탐색 (Linear Search) 알고리즘과 시간 복잡도 분석의 핵심요소

best case (omega)

worst case (big-o)

average case (theta)

대표적인 빅-오

문제 01-1 빅오 구하기