# Big O
[Algorithm] 시간복잡도(Time Complexity) - 알고리즘 선택의 기준
🤷🏻♀️ 시간복잡도(Time Complexity)란? 알고리즘에서 시간복잡도는 [ 주어진 문제를 해결하기 위한 연산 횟수 ] 를 의미합니다. 시간복잡도와 로직 수행 시간은 비례하므로 시간 복잡도 수치가 작을수록 효율적인 알고리즘임을 뜻합니다. 파이
[알고리즘] 시간복잡도
알고리즘의 효율성길이(개수)가 N인 데이터에 대한 연산의 횟수best case첫번째에 target값 존재 => 1번째만에 target값 찾음worst case 마지막에 target값 존재 혹은 target값 없음 => N번째에 target값 찾음 or N번 다 돌고 못
[python] in 시간복잡도
참고: python wikihttps://wiki.python.org/moin/TimeComplexityin 연산의 시간복잡도가 궁금해서 찾아보게 되었다. 자료형에 따른 시간복잡도의 차이가 있다.list와 tuple은 하나하나 순회하기 때문에 O(n)set과
[코딩테스트] 복잡도
독학으로 코딩테스트를 준비하면서 제일 어려웠던 것은 문제에 적합한 알고리즘을 찾는 방법이었습니다. 자료를 찾던 중 복잡도에 대한 내용을 알게 되었고 이를 이용하여 적합한 알고리즘을 선택할 수 있다는 것을 알게 되었습니다.
[알고리즘] 시간복잡도
어느 알고리즘이 더 효율적인지를 분석하기 위한 기준알고리즘의 실행 속도를 의미한다.반복문이 중요하게 작용한다.알고리즘이 사용하는 메모리의 사이즈를 의미한다.메모리의 발달로 공간복잡도에 중요도가 시간복잡도에 의해서 줄어들고 있다.알고리즘의 최악의 실행시간을 표기일반적으로
알고리즘 - 시간 복잡도) 복습을 위해 작성하는 글 2023-04-11
O(1) < O(logN) < O(nLogn) < O(n²) < O(2ⁿ)
2023 4 10
데이터 엔지니어링 데브코스 2주차 자료구조/알고리즘 풀기(1) 강의코딩테스트와 코딩인터뷰 특강velog 첫글 작성🙃(이 글)python3 list 객체의 매서드인 sort, python3 자체 내장함수인 sorted의 차이점과 인수, 활용법을 정확히 알게 되었다.(h
[코테] 기초편 빅오 표기법(Big-O Notation)
복잡도(Complexity)는 알고리즘의 성능을 나타내는 척도이다. 복잡도는 간단히 2가지로 나뉜다.시간 복잡도: 알고리즘을 동작하는 데에 필요한 연산의 횟수공간 복잡도: 알고리즘의 동작에 필요한 메모리의 크기출처:제로베이스코딩 테스트를 처음 접하게 되면 가장 당황하게
알고리즘 강의 정리1 : Big-O
빅오 표기법(big o Notation)시간복잡도(time complexity)공간복잡도(space complexity)빅오 표기법을 이용하여 각기 다른 알고리즘들의 시간복잡도와 공간복잡도를 평가한다.같은 문제를 해결하는 여러 방법이 있을때 각 방법 중 어느 것이 베스
단일 연결 리스트
📌 단일 연결 리스트(Single Linked List) 연결 리스트 : 인덱스 없이 다수의 데이터(노드)들로 연결. 각각의 엘리먼트를 노드라고 한다. 각각의 노드는 문자열/숫자와 같은 하나의 데이터를 저장한다. 각 노드들은 다음 노드를 가리키는 정보 역시 저장해
Big O 표기법
빅 오 표기법 (Big-O notation) 이란? • 알고리즘의 효율성을 표기해주는 표기법    → 알고리즘의 효율성은 데이터 개수(n)가 주어졌을 때 덧셈, 뺄셈, 곱셈 같은 기본 연산의 횟수
[알고리즘] max(), min()은 언제 사용하는게 좋을까?
알고리즘 문제를 풀다보면, 어느 한 문제에서는 사용해야 풀 수 있던 어떤 기능이 다른 문제에선 오히려 그 문제를 푸는데 악영향을 끼치기도 한다. 이번에 논의할 max()와 min()도 바로 그러한데, max()와 min()는 처리되는데 O(n)의 시간이 걸리므로 무턱대
빅오(big-O)
✔ 빅오 - 점근적 실행 시간을 표기할 때 가장 널리 쓰이는 수학적 표기법✔ 점근적 실행 시간(시간 복잡도) - 입력값이 무한대를 향할 때 함수의 실행 시간의 추이✔ 시간 복잡도 - 어떤 알고리즘을 수행하는 데 걸리는 시간을 설명하는 계산 복잡도를 의미✔ 빅오로 시간
Measuring Complexity of Fibonacci Algorithms (Memoization & Big O)
Example of dynamic programming, which is defined as.. mainly an optimization over plain recursion.
시간 복잡도
그림 시간 복잡도 그래프문제를 해결하기 위한 알고리즘의 로직을 코드로 구현할 때, 시간 복잡도를 고려한다는 것은 무슨 의미일까?입력값의 변화에 따라 연산을 실행할 때, 연산 횟수에 비해 시간이 얼마만큼 걸리는가?효율적인 알고리즘을 구현한다는 것은 바꾸어 말해 입력값이
[알고리즘] 시간 복잡도
알고리즘 문제를 풀다보면 해답을 찾는 것도 중요하지만좀 더 효율적으로 문제를 해결하는 방법에 대해 고민하게 된다. 이럴 때 필요한 것이 시간 복잡도를 고려하는 것이다.시간 복잡도를 고려한다는 것은 '입력값의 변화에 따라 연산을 실행할 때, 연산 횟수에 비해 시간이 얼마