반응형 Algorithms/Study11 알고리즘의 공간 복잡도, 팰린드롬 문제로 초보자도 쉽게 이해하자 프로그래밍을 하다 보면 "공간 복잡도"라는 용어를 자주 접하게 됩니다.공간 복잡도란 알고리즘이 실행되는 동안 얼마나 많은 메모리를 사용하는지를 나타내는 척도입니다.이번 포스트에서는 팰린드롬(Palindrome) 문제를 통해 공간 복잡도가 무엇인지 초보자도 쉽게 이해할 수 있도록 설명해보겠습니다.1. 팰린드롬이란?팰린드롬은 앞에서 읽으나 뒤에서 읽으나 동일한 단어를 의미합니다.예를 들어, "racecar", "level", "madam" 같은 단어들은 모두 팰린드롬입니다.팰린드롬을 확인하는 문제는 흔히 인터뷰 문제나 알고리즘 학습에서 많이 등장하는데, 이 문제를 풀기 위한 방법들은 다양합니다.각 방법마다 시간 복잡도뿐만 아니라 공간 복잡도도 다르다는 점이 중요한 포인트입니다.1. 양 끝에서 비교하는 방법 .. 2024. 8. 19. 파이썬 내장 함수와 메소드의 시간 복잡도 파이썬은 다양한 내장 함수와 메소드를 제공하여 프로그래밍을 더 간편하게 만들어줍니다.하지만 이러한 함수와 메소드의 실행 속도는 입력 크기에 따라 달라질 수 있습니다.이 포스트에서는 주요 파이썬 내장 함수와 메소드의 시간 복잡도를 살펴보겠습니다.1. 내장 함수의 시간 복잡도type()print(type([7, 5, 2, 3, 6])) # => print(type(5)) # => print(type(3.14)) # => print(type(True)) # => print(type("True")) # => type() 함수는 파라미터로 받은 값의 자료형을 반환합니다.자료형은 파이썬 내부에서 고정된 값으로 저장되기 때문에 입력 크기.. 2024. 8. 19. 알고리즘의 시간 복잡도: 주요 시간 복잡도와 예시 프로그래밍을 배우다 보면 알고리즘의 시간 복잡도라는 개념을 자주 접하게 됩니다.시간 복잡도는 알고리즘이 문제를 해결하는 데 걸리는 시간의 양을 측정하는 방법으로, 알고리즘의 효율성을 평가하는 중요한 지표입니다. 이번 포스트에서는 시간 복잡도를 쉽게 이해할 수 있도록, 다양한 시간 복잡도의 예시를 소개하고 그 의미를 설명하겠습니다.1. 시간 복잡도란?시간 복잡도는 알고리즘이 문제를 해결하는 데 걸리는 시간의 양을 나타내는 측정 방법입니다.입력 크기(n)가 커질수록 알고리즘이 소요하는 시간이 어떻게 변화하는지를 분석하는 데 사용됩니다. 가장 흔히 사용하는 표기법은 빅오 표기법(Big O Notation)입니다.2. 주요 시간 복잡도와 예시O(1) - 상수 시간 알고리즘O(1) 알고리즘은 입력 크기와 관계없이.. 2024. 8. 19. 선형 탐색 시간 분석하기: 효율적인 알고리즘의 중요성[파이썬] 선형 탐색(Linear Search)은 배열이나 리스트에서 원하는 값을 하나씩 확인하며 탐색하는 알고리즘입니다.시간 복잡도는 최악의 경우 O(n)으로, 배열의 모든 요소를 탐색해야 할 때 소요되는 시간을 의미합니다.1. 선형 탐색 시간 분석을 위한 Python 코드다음은 파이썬으로 선형 탐색 알고리즘을 구현하고, 시간 분석을 하는 코드입니다.이 코드에서는 배열의 크기를 변경하면서 탐색에 걸리는 시간을 측정해보겠습니다.import timeimport random# 선형 탐색 함수def linear_search(arr, target): for i in range(len(arr)): if arr[i] == target: return i return -1# 배열 크기를.. 2024. 8. 17. 알고리즘의 중요성과 컴퓨터 성능 업그레이드 중 누가 이길까? 프로그래밍을 하다 보면 두 가지 중요한 요소가 성능에 영향을 미칩니다. 하나는 알고리즘이고, 다른 하나는 컴퓨터 성능입니다.그러면 이 둘 중에 성능을 결정하는 데 더 중요한 것은 무엇일까요?컴퓨터를 업그레이드하면 성능이 눈에 띄게 향상될 수 있지만, 알고리즘을 개선하면 더 큰 효과를 얻을 수도 있습니다. 이 블로그에서는 알고리즘의 중요성과 컴퓨터 성능 업그레이드 중 무엇이 더 중요한지 비교해 보겠습니다.1. 알고리즘의 중요성알고리즘은 문제를 해결하기 위한 절차나 방법을 의미합니다.프로그램이 얼마나 빠르고 효율적으로 문제를 해결하는지는 주로 사용된 알고리즘에 따라 달라집니다.잘 설계된 알고리즘은 컴퓨터의 성능에 상관없이 좋은 성능을 발휘할 수 있습니다.1.1 알고리즘이 성능에 미치는 영향 알고리즘의 성능은.. 2024. 8. 17. 점근 표기법으로 보는 알고리즘: 어떤 알고리즘이 좋을까? 프로그래밍을 하다 보면, 문제를 해결하는 다양한 방법(알고리즘)을 접하게 됩니다. 어떤 알고리즘이 더 좋은지 판단하는 데에는 여러 기준이 있지만, 그 중 가장 중요한 것 중 하나가 알고리즘의 성능입니다. 성능을 평가하는 데 주로 사용하는 것이 바로 점근 표기법(Asymptotic Notation)입니다.이 블로그에서는 점근 표기법을 통해 알고리즘의 성능을 비교하고, 어떤 알고리즘이 더 좋은지 결정하는 방법을 살펴보겠습니다.1. 점근 표기법이란?점근 표기법은 알고리즘이 데이터를 처리하는 데 얼마나 시간이 걸리는지, 그 성능을 수학적으로 나타내는 방법입니다.여기서는 데이터가 커질 때 성능이 어떻게 변하는지에 초점을 맞추는데, 그 이유는 작은 데이터에서는 대부분의 알고리즘이 비슷하게 동작하기 때문입니다. 점근.. 2024. 8. 17. 이전 1 2 다음 반응형
