728x90 시간 복잡도2 시간 복잡도(2) 안녕하세요! 지난 시간에 시간 복잡도에 대해 공부했는데요, 예를 좀 더 살펴보겠습니다! 여러 시간 복잡도 중 많이 쓰는 것들만 정리하려합니다. O(1) : 인풋의 크기가 소요시간에 영향이 없는 것입니다. (반복문이 없으면 대게 O(1) 일 가능성이 큽니다!) (ex. a = [1, 2, 3] / b = [1, 2, 3, 4, .... 10000] 이라고 할 때, print(a[0]) 과 print(b[0]) 의 시간 복잡도는 동일하게 O(1)) O(n) : 반복문이 있으며 인풋의 크기와 비례하여 반복 횟수가 증가하는 Case! ex. 위와 같이 n개의 리스트의 요소를 처음부터 끝까지 출력하는 경우가 있습니다. 여기서 리스트의 크기를 줄여도 시간 복잡도는 O(n)인 점 주의해주세요! [앞의 상수는 제외한다.. 2021. 5. 1. 시간 복잡도 + 한풀이) 안녕하세요! 어느덧 블로그를 시작한 지 1주일이 지났습니다! 회사생활은 여전히 밋밋하고... 일할때도 머릿속은 코딩 생각밖에 안 나네요 ㅠㅠ 집 가서 무슨 공부를 해야 할까... 알고리즘, 웹, Git, 기타 컴퓨터 지식까지.... 할 일이 너무 많은 것 같아요... 하지만 이렇게 힘들어도 꾸준히 하다 보면 폭발적으로 실력이 늘어날 것이라 생각하고 계속해보겠습니다!! 오늘은 내가 짠 알고리즘이 좋은 알고리즘인지 판단할 수 있는 근거 중에 하나인 시간 복잡도를 공부했습니다. 주의! 비전공자로서 처음 개발 공부를 하는 것이라 내용이 틀리거나 부실한 것이 있을 수 있습니다! 댓글로 알려주시면 정정하도록 하겠습니다^^ 먼저 시간 복잡도에 대해 알아보겠습니다. 같은 100개짜리 요소를 가진 리스트를 .. 2021. 4. 30. 이전 1 다음
