0. 시간 복잡도 & 공간 복잡도
0. 시간 복잡도 & 공간 복잡도 시간 복잡도 기본 연산의 실행 횟수로 수행 시간을 평가 기본 연산 데이터 입출력 산술 연산 제어 연산 시간 복잡도 Best Case 빅 오메가 표기 최선의 시나리오 Worst Case 빅 오 표기 최악의 시나리오 Average Case 빅 세타 표기 평균 시간 -> 알고리즘은 최악의 경우로 성능 파악. 즉 빅 오 표기인 Worst Case로 파악 빅 오 표기 O(1) - Constant 입력된 데이터 크기와 상관없이 항상 일정한 처리 시간이 걸림 public void printNumber(int n) { System.out.println(n); } O(log₂n) - Logarithmic 입력된 데이터 크기가 커질수록 연산 횟수가 log₂n에 비례해서 처리 시간 증가 f..
