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프로그래밍75

시간 복잡도 계산 완벽 가이드 (코딩테스트, 알고리즘 문제 시간복잡도 계산법, 계산 팁) 코딩테스트를 준비하거나 문제를 풀 때, 알고리즘의 시간 복잡도를 이해하고 계산하는 건 정말 중요합니다. 오늘은 시간 복잡도가 뭔지, 어떻게 계산하는지, 실제 예제 문제와 계산 팁까지 모두 정리해보겠습니다. 이걸 잘 익히면 문제를 푸는 데 훨씬 큰 도움이 될 것입니다.1. 시간 복잡도란?시간 복잡도(Time Complexity)는 알고리즘이 실행되는 데 필요한 시간의 증가율을 나타내는 지표입니다. 입력 크기(n)가 커질수록 알고리즘이 얼마나 효율적으로 동작하는지를 보여줍니다. 쉽게 말해, 입력 크기가 커질 때 실행 시간이 얼마나 늘어나는지를 파악하는 겁니다. 2. 대표적인 시간 복잡도 표기법시간 복잡도는 보통 빅오 표기법(Big-O Notation)으로 표현합니다. 아래 표에 주요 시간 복잡도와 그 특징들.. 2024. 12. 20.
버킷(Bucket) 알고리즘 - 코딩테스트에서 시간을 단축하는 비법(시간복잡도, C언어,Java,Python 예시코드) 코딩테스트 문제를 풀 때, 효율적인 자료구조와 알고리즘을 선택하는 것은 매우 중요합니다. 오늘은 버킷 알고리즘에 대해 알아보고, 이를 활용하여 문제를 빠르게 해결하는 방법을 공유드리겠습니다. 버킷 알고리즘의 개념, 동작 원리, 시간 복잡도, 장단점, 그리고 대표적인 문제와 코드 예제를 살펴보겠습니다.1. 버킷 알고리즘이란?버킷 알고리즘(Bucket Algorithm)은 데이터를 일정한 범위로 나누어 처리하는 방식입니다. 데이터를 미리 분할하여 필요한 범위 내에서만 계산하거나 검색하도록 최적화된 방법으로, 흔히 범위 쿼리 문제나 데이터 그룹화 문제에서 사용됩니다. 2. 동작 원리 버킷 생성: 데이터를 일정한 크기의 범위로 나눕니다. 이 범위를 버킷이라고 합니다.데이터 분배: 각 데이터를 해당하는 버킷에 삽.. 2024. 12. 20.
이진 탐색(Binary Search) 알고리즘 - C언어, Java, Python 예시코드, UpperBound, LowerBound 이진 탐색(Binary Search)이진 탐색(Binary Search)은 정렬된 배열에서 원하는 값을 빠르게 찾아내는 효율적인 알고리즘입니다. 이진 탐색은 중간값을 반복적으로 비교하며 탐색 범위를 반으로 줄여 나가므로, 데이터의 크기가 클수록 매우 효과적입니다. 1. 이진 탐색의 개념이진 탐색은 다음의 과정을 통해 동작합니다:배열의 중간값을 확인합니다.찾고자 하는 값이 중간값보다 작으면 탐색 범위를 왼쪽 절반으로 좁힙니다.찾고자 하는 값이 중간값보다 크면 탐색 범위를 오른쪽 절반으로 좁힙니다.원하는 값을 찾을 때 까지 위 과정을 반복합니다.이진 탐색은 정렬된 배열에서만 동작한다는 점에 유의해야 합니다. 2. 이진 탐색의 동작 원리초기 배열: [1, 3, 5, 7, 9, 11], 찾고자 하는 값: 7중간.. 2024. 12. 19.
그리디 알고리즘 (Greedy Algorithm) 그리디 알고리즘은 최적의 해를 구하기 위해 각 단계에서 가장 좋다고 생각되는 선택을 하는 알고리즘입니다. 이 방법은 문제를 해결하는 과정에서 부분적으로 최적의 선택을 반복하여 전체적으로 최적의 해답에 도달하려고 합니다.1. 그리디 알고리즘의 개념그리디 알고리즘은 다음 두 가지 속성을 만족하는 경우에만 올바른 결과를 도출할 수 있습니다:1.1 그리디 선택 속성 (Greedy Choice Property)정의: 각 단계에서의 선택이 전체 문제에 대한 최적의 해를 보장해야 합니다.설명: 현재 단계에서 최선이라고 판단되는 선택을 했을 때, 이 선택이 이후의 결정에 영향을 미치지 않고 최적의 결과를 이끌어낼 수 있어야 합니다.예시: 거스름돈 문제에서 가장 큰 단위의 동전을 먼저 선택하는 방식은 최적의 해를 보장합.. 2024. 12. 19.
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