JS 알고리즘 1일차 - 빅 오 표기

인트로 좋은 코드는 많은 양의 메모리를 사용하지 않는 효율적인 코드를 쓰면서 읽기 쉬운 점 사이의 조율에서 나온다. 시간을 측정하는 것 보다 컴퓨터의 연산 개수를 측정하면 된다. Ex) 3*(2) / 2 → 연산이 총 3번이다. 즉 수가 엄청 커져도 총 연산은 3번이다. 하지만 반복문 안에 있는 연산은 반복문 수 만큼 증가한다. 시간 복잡도 - 빅 오 대략적으로 숫자를 세는 것에 붙인 공식적인 표현 입력된 내용이 늘어날 수록 알고리즘에 실행 시간이 어떻게 변하는지 설명하는 공식적인 방법 입력의 크기와 실행 시간의 관계 실행 시간이 갖을 수 있는 최대치를 말한다. 일반적으로 가장 높은 실행 시간 값들을 말한다. 즉, 전체적인 추세를 중요하게 여긴다. 표현 상수는 중요하지 않다. Ex) O(2n) ⇒ O(n)으로 표기한다. 작은 연산도 중요하지 않다. Ex) O(n+10) ⇒ O(n), O(n2 + 5n + 8) ⇒ O(n2) 규칙 항상 맞지는 않지만 쉽게 적용할 수 있는 규칙 산수는 ...

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