목차Big-O 표기법응용/심화요약1. Big-O 표기법동일한 문제라도 이를 해결하는 방법(알고리즘)에 따라 효율성이 다름.이 효율성을 비교하기 위해 시간 복잡도와 공간 복잡도를 측정. 시간 복잡도 : 입력값(n)의 크기에 따른 연산 횟수의 증가량.공간 복잡도 : 알고리즘 실행 시 사용하는 메모리의 양. Big-O데이터의 규모가 늘어나는 경우에도 잘 동작하는지를 결정하는 가장 객관적인 척도.데이터의 개수(n)이 늘어날 때, 연산 횟수나 메모리 사용량이 얼마나 급격하게 증가하는가를 나타내는 공식. 2. 응용/심화Big-O 복잡도별 비교O(1) : 상수 시간(Constant Time)데이터 1개 혹은 데이터 100만개에서 동일한 속도로 처리하는 최고로 효율적인 상태.ex) 배열에서 인덱스로 값을 탐색 -> ..
