복잡도 2

[코테] 코딩 테스트 합격자 되기 1주차 - 알고리즘의 효율 분석

코딩 테스트에서는 제약사항에 따라 빠르게 풀리는 알고리즘으로 문제를 풀어야 할 때가 있습니다. 시간 복잡도를 기준으로 알고리즘을 택해야 하는데, 그럼 시간 복잡도라는 것이 도대체 무엇일까요? 📖 시간 복잡도란? 알고리즘의 성능을 나타내는 지표로, 입력 크기에 대한 연산 횟수의 상한을 의미합니다. 시간 복잡도는 낮으면 낮을 수록 좋습니다. 예를 들어, 1차원 배열에서 특정 값을 찾는다고 가정해봅시다. 어떤 경우에 가장 빨리 값을 찾게 되고, 어떤 경우에 가장 늦게 값을 찾게 될까요? 1) 값을 가장 빨리 찾는 경우 - 값을 가장 빨리 찾는 경우는 검색 시작 위치에 찾고자 하는 값이 바로 있는 경우입니다. target = 1 array = [1,5,2,6,3,17,13,9] # 찾고자 하는 값 1이 arra..

복잡도(Complexity)-시간복잡도 와 공간복잡도

복잡도(Complexity) 시간 복잡도(Time Complexity) : 특정한 크기의 입력에 대하여 알고리즘이 얼마나 오래 걸리는지를 의미 (알고리즘을 위해 필요한 연산의 횟수) 공간 복잡도(Space Complexity) : 특정한 크기의 입력에 대하여 알고리즘이 얼마나 많은 메모리를 차지하는지를 의미 (알고리즘을 위해 필요한 메모리의 양) 효율적인 알고리즘을 사용한다고 했을 때, 보통 시간 복잡도와 공간 복잡도는 일종의 Trade off 관계가 성립한다. 메모리를 조금 더 많이 사용하는 대신에 반복되는 연산을 생략하거나 더 많은 정보를 관리하면서 계산의 복잡도를 줄일 수 있다. 이 때, 메모리를 더 소모하는 대신에 얻을 수 있는 시간적 이점이 매우 큰 경우가 종종 있다. 실제로 메모리를 더 많이 ..

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