반응형 프로그래밍 언어(Programming Languages)/코딩 알고리즘9 📌 Big O 표기법 완전 쉽게 이해하기: 알고리즘 효율성의 기본! 📌 Big O 표기법 완전 쉽게 이해하기: 알고리즘 효율성의 기본!🚀 Big O 표기법이란?Big O 표기법은 알고리즘이 얼마나 빠르고 효율적인지 설명하는 방법이에요. 🤔복잡하게 들리지만, 입력 크기가 커질수록 알고리즘이 얼마나 느려지거나 빨라지는지를 알려주는 거예요.💡 예를 들어볼게요:1️⃣ 친구가 카페에서 잃어버린 가방을 찾으려고 합니다.방법 1: 모든 테이블을 하나씩 확인하며 찾는다 → 선형 검색 (O(n))방법 2: 테이블 번호가 순서대로 적혀 있다면, 중간부터 시작해서 가방이 있는지 확인하고 반씩 나눈다 → 이진 검색 (O(log n))결론: 테이블 수가 많아질수록 이진 검색이 훨씬 빠르다는 것을 알 수 있어요.🔑 Big O 표기법을 쉽게 알아보기O(1)상수 시간"첫 번째 테이블만 확인.. 2025. 1. 24. 알고리즘 분석 이렇게 쉽다고? 최악 vs 평균 vs 최상의 경우 완벽 정리 🔥 알고리즘을 분석할 때 우리는 세 가지 주요 사례를 살펴봅니다:1️⃣ 최악의 경우: 실행 시간이 가장 오래 걸리는 경우2️⃣ 평균적 경우: 모든 입력에 대한 평균 실행 시간3️⃣ 최상의 경우: 실행 시간이 가장 짧은 경우 이 블로그에서는 간단한 파이썬 예제를 통해 이 개념들을 이해하고, 어떤 상황에서 어떤 분석이 유용한지 알아보겠습니다! 🐍🛠️ 실전 예제: 선형 검색(Linear Search)📌 문제 설명주어진 배열에서 특정 값을 찾는 알고리즘입니다. 배열에서 값을 찾을 때, 최악, 평균, 최상의 경우는 다음과 같이 정의됩니다:최악의 경우: 찾고자 하는 값이 배열에 없거나 마지막에 있을 때최상의 경우: 찾고자 하는 값이 배열의 첫 번째 요소일 때평균적 경우: 찾고자 하는 값이 배열의 중간쯤에 있을 때.. 2025. 1. 24. 어떤 알고리즘이 더 좋을까? 쉽게 알아보는 방법! 😊 점근 분석 Asymptotic Analysis 어떤 알고리즘이 더 좋을까? 쉽게 알아보자! 😊 알고리즘 두 개를 받았는데, 어느 게 더 좋은지 어떻게 알 수 있을까요? 🤔"그냥 두 개 다 실행해 보고 빠른 걸 쓰면 되지 않을까?" 하고 생각할 수 있지만, 사실 그렇게 간단하지는 않아요. 😅왜 그런지 쉽고 재밌는 예제로 설명해 드릴게요! 🛠️✨1️⃣ 두 알고리즘 실행해 보기: 문제점은 뭘까?먼저, 간단한 예를 들어볼게요.여러분이 집에서 청소를 하는 두 가지 방법을 생각해보세요:방법 1: 방 하나씩 차근차근 청소하기 (선형적인 방법) 🧹방법 2: 가장 더러운 곳부터 정리하고 필요한 곳만 집중적으로 청소하기 (효율적인 방법) 💡작은 집에서는 방법 1이 간단하고 빨라요! 하지만, 엄청 큰 집이라면요? 🏰방 하나씩 청소하다가 하루가 다 가버릴지도.. 2025. 1. 23. 알고리즘 성장 순서: 효율적인 코드를 위한 첫걸음 🚀 알고리즘을 설계할 때 가장 중요한 것 중 하나는 성장 순서(order of growth)를 이해하는 것입니다. 성장 순서는 간단히 말해, 입력 크기가 커질수록 알고리즘이 얼마나 더 많은 시간과 자원을 소비하게 되는지를 보여줍니다. 이는 효율적인 코드를 작성하고, 다양한 알고리즘 중 최적의 선택을 내리는 데 큰 도움을 줍니다. 아래에서 성장 순서를 쉽게 이해할 수 있도록 풀어 설명드리겠습니다. 😊1️⃣ 성장 순서란 무엇인가요? 🤔성장 순서는 알고리즘의 "확장성"을 측정하는 도구입니다.입력 데이터가 작을 때는 대부분의 알고리즘이 빠르게 작동합니다.하지만 입력 데이터가 커질수록, 어떤 알고리즘은 여전히 효율적으로 작동하고, 다른 알고리즘은 점점 더 느려질 수 있습니다.예를 들어, 학생 10명의 점수를 정렬.. 2025. 1. 23. 이전 1 2 3 다음 반응형
