시간복잡도, 공간 복잡도

시간 복잡도(Time Complexity)

알고리즘이 문제를 해결하는 데 걸리는 시간을 측정하는 기준
알고리즘의 효율성을 평가하고, 대규모 데이터에 대한 성능을 예측하는 데 유용

Big O 표기법 사용 예시:
O(1): 입력 크기에 상관없이 항상 일정한 시간이 걸리는 경우 (예: 배열에서 특정 인덱스의 요소에 접근)
O(N): 입력 크기에 비례하여 시간이 증가하는 경우 (예: 선형 검색)
O(N²): 입력 크기의 제곱에 비례하여 시간이 증가하는 경우 (예: 이중 루프를 사용하는 알고리즘)
O(log N): 입력 크기가 커질수록, 시간이 로그 비율로 증가하는 경우 (예: 이진 검색)

공간 복잡도(Space Complexity)

알고리즘이 문제를 해결하는 데 필요한 메모리 양을 측정하는 기준
메모리 사용을 최적화하고, 메모리 제한이 있는 환경에서의 알고리즘 성능을 평가

Big O 표기법 사용 예시:
O(1): 입력 크기에 상관없이 항상 일정한 메모리를 사용하는 경우
O(N): 입력 크기에 비례하여 메모리 사용량이 증가하는 경우

지금은 잘 이해는 안가지만 계속 진행하다 보면 이해될 것 같다.