반응형 O(logN)2 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. HEAP (2) - 업그레이드 된 HEAP 힙 (특정원소 삭제, 업데이트 O(logN)만에 가능) 2023.03.12 - [자료구조/HEAP 힙] - 1.HEAP 힙 기본 구현 (C언어 구현, index 1부터 시작) 1.HEAP 힙 기본 구현 (C언어 구현, index 1부터 시작)1. HEAP 힙 요약 힙은 우선순위가 가장 높은 원소가 루트(첫번째 인덱스)에 존재하는 것이 보장된 자료구조입니다. 또한, 부모노드는 자식노드보다 우선순위가 높습니다.(우선순위가 같은 경우가best-coding.tistory.com지난 시간에 구현한 힙 코드를 조금 더 업그레이드 시켜서 특정 원소 삭제 및 업데이트가 O(logN)만에 가능한 코드를 만들어 보겠습니다. 1. 기본 아이디어지난번에는 특정 id에 해당하는 원소를 찾기위해 힙의 첫번째 원소부터 순차적으로 반복문을 돌리면서 해당하는 인덱스를 얻었습니다. 하지만.. 2023. 3. 12. 이전 1 다음 반응형
