참고글 : [Algorithm] 알고리즘 시간 복잡도 분석 #. 프로그램 수행 시간 짐작하기 ㅇ 시간 복잡도의 분할 상환 분석(amoritzed analysis) - 알고리즘의 시간 복잡도를 항상 반복문의 개수를 세는 것만으로 경정하지 않음 - 가끔은 문제의 조건에 따라 그보다 더 정확한 시간 복잡도 계산 가능 ㅇ 수행 시간 짐작하기 - 프로그램을 작성하기 전 입력의 최대 크기와 알고리즘의 시간 복잡도를 보고 수행 시간을 어림짐작할 수 있어야 함 - 하지만, 프로그램의 동작 속도에 영향을 끼치는 요소는 엄청나게 많음.. - 그러나, 많은 경우 시간 복잡도와 입력 크기만 알고 있더라도 어떤 알고리즘이 시간 안에 동작할지 대략적으로 짐작 가능 ㅇ 수행 시간 짐작을 위한 주먹구구 법칙 - "입력의 크기를 시간..
[Algorithm] 알고리즘 시간 복잡도 분석
참고글 : [Algorithm] 프로그램 수행 시간 짐작하기 #. 알고리즘 ㅇ 알고리즘 - 어떤 작업이 주어졌을 때 컴퓨터가 이 작업을 해결하는 방법 - 주관적이거나 모호한 것은 알고리즘이라고 할 수 없음 ㅇ 알고리즘이 사용하는 시간과 공간 - 시간 : 알고리즘이 적은 시간을 사용한다는 것은 더 빠르게 동작한다는 이야기 - 공간 : 알고리즘이 적은 공간을 사용한다는 것은 더 적은 용량의 메모리를 사용한다는 이야기 ㅇ 알고리즘 시간 분석도 분석 - 프로그램의 실행 시간을 알고리즘의 속도를 일반적으로 이야기하는 기준이 되기에는 부적합 - 이유 1. 프로그램의 수행 시간은 사용한 프로그래밍 언어, 하드웨어, 운영체제, 컴파일러까지 수많은 요소에 의해 바뀔 수 있음 - 이유 2. 프로그램의 실제 수행 시간이 다..