시간 복잡도 (2) 썸네일형 리스트형 알고리즘 시간 복잡도 계산하기: 효율성을 높이자! 시간 복잡도(Time Complexity)는 알고리즘이 문제를 해결하는 데 걸리는 시간을 수학적으로 표현한 것으로, 입력의 크기에 따라 실행 시간이 어떻게 증가하는지 나타낸다. 이 시간 복잡도 계산은 효율적인 알고리즘을 설계하고, 문제의 제약 조건에 맞게 최적의 접근을 찾기 위한 핵심적인 과정이다.이번 글에서는 시간 복잡도를 계산하는 기본 개념과 방법을 설명하고자 한다.시간 복잡도를 왜 계산해야 할까?시간 복잡도를 계산하는 것은 알고리즘의 효율성을 예측하기 위해 중요하다. 시간 제한이 있는 프로그래밍 문제에서, 알고리즘이 제한 시간 내에 문제를 해결할 수 있을지 판단하려면 시간 복잡도를 알고 있어야 한다.시간 복잡도를 표현하기 위해 O 표기법(Big-O Notation), Θ 표기법(Theta Notat.. 프로그래밍 문제 해결을 위한 가이드: 접근법, 자료 구조, 시간 복잡도 분석까지 프로그래밍 문제 해결을 위한 접근법프로그래밍 문제 해결 능력(PS, Problem Solving)은 여러 분야에서 유용하며, 특히 컴퓨터 과학과 관련된 학문이나 직무에서 필수적이다. 문제를 푸는 데 필요한 자료 구조와 알고리즘, 그리고 제한 조건을 이해하고 이를 코드로 구현하는 것이 중요한데, 여기에는 몇 가지 핵심 과정이 있다. 이번 글에서는 문제 해결에 필요한 다양한 접근 방식과 대회 및 학습 자료들을 소개한다.문제 해결 실력을 쌓아가는 5단계 비법프로그래밍 문제를 푸는 과정은 마치 보물찾기 같다. 처음에는 막막할 수 있지만 단계를 따라가다 보면 어느새 보물에 가까워진다. 하나하나 단계를 살펴보자.1. 문제를 정확히 이해하기문제를 마주하면 일단 목표부터 확실히 잡아야 한다. 입력과 출력 형식부터 제한.. 이전 1 다음
