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빅오 표기법 ( Big-Oh Notation ) : O( f(n) ) 형태로 표기 위의 그림과 같은 알고리즘에서 알고리즘 1은 O(n), 알고리즘 2는 O(1)으로 표시 됩니다. 빅-오 표기법에서는 가장 높은 항만 표기하고 계수는 생략 합니다. 예를 들어 (5n2 + n + 100 ) 를 O(n2)으로 표기 합니다. 빅-오 표기법은 정확한 연산 횟수가 아닌 대략적인 시간을 측정하기 위한 방법입니다. 대표 함수로는 O(1), O(log n), O(n log n), O(n2), O(n3), O(2n) 등이 있습니다. O(2n) 의 경우 데이터 갯수가 몇개 증가하지 않아도 시간이 기하급수적으로 증가합니다. 예를 들어 정렬 알고리즘의 시간복잡도를 보면 버블정렬은 O(n2), 퀵 정렬은 O(n log n)로 퀵정..

하나의 문제에 상황에 따른 수십가지의 해결 알고리즘이 존재 합니다. Ex. 1 부터 100 까지의 합을 구하는 방법 → 알고리즘 1 : 1 + 2 + 3 + ··· + 98 + 99 + 100 → 알고리즘 2 : ( 1 + 100 ) * 100 / 2 만일 100까지의 합이 아니라 100,000까지의 합이라면 각각의 알고리즘으로 값을 구하는데 걸리는 시간은 많은 차이가 있을 것입니다. 알고리즘 2가 데이터 갯수가 커지더라도 수행시간이 덜 걸리기 때문에 좋은 알고리즘 입니다. 이런 분석방법을 시간복잡도 ( Time Complexity ) 라고 합니다.

문제에 대한 논리적 판단력을 기르기 위한 공부 또는 연습으로는 해당 문제에 대한 순서도를 그려보는 것을 추천한다. 그러다 보면 머리속으로 생각했을때 보이지 않던 문제들이 보이기 시작한다. 조금 더 논리적으로 생각을 정리해 보고 싶다면, 퍼즐을 풀듯이 자료구조를 공부해 보기를 권한다. 자료구조의 알고리즘을 살펴보다 보면 조금 더 문제를 논리적으로 접근 하는 것이 가능해 질 것이다. # 자료구조(Data Structure) - 컴퓨터 프로그래밍 언어에서 효율적인 자료(Data) 형태 - 많은량의 정보를 저장하고 처리하기 위한 효율적인 자료 정리 - 자료에 효율적으로 접근하고 수정할 수 있도록 자료를 수정/관리/ 저장하는 것 # 알고리즘(Algorithm) - 어떤 문제를 해결하기 위해 정해진 일련의 단계적인..