일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 |
13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 |
20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 |
27 | 28 | 29 | 30 |
Tags
- 자바스크립트
- javascript
- transformer
- react
- 리액트
- 구버전
- Machine Learning
- spring
- JPA
- kotlin
- ES6
- annotation
- AWS
- jQuery
- data structure
- 제이쿼리
- 테스트 커버리지
- spring boot
- log4j2
- Deep Learning
- Java
- 어노테이션
- 자료구조
- 하이브리드앱
- cache
- C++
- 스프링
- 스프링 부트
- bean
- Test Coverage
Archives
- Today
- Total
목록빅오 (1)
박서희연구소

개요 알고리즘과 관련된 컨텐츠를 접할 때, 아마 Big-O 란 용어를 봤을 것인데, Big-O 표기법은 알고리즘의 비용을 분석하는 기본 도구 중 하나이다. 소프트웨어 개발자가 깊이 있게 이해한다는 것은 굉장히 중요한 일이다. Wikipedia 에서는 Big-O 표기법에 대해서 이렇게 설명한다. Big-O 표기법은 인수가 특정 값이나 무한대로 향하는 경향이 있을 때, 함수의 제한 동작을 설명하는 수학적 표기법이다. 간단히 말해서, Big-O 표기법은 대수 용어를 사용하여 코드의 복잡성을 설명한다. 알고리즘 복잡도 계산 항목 시간 복잡도 : 알고리즘의 실행 속도(주 계산 항목) 공간 복잡도 : 알고리즘이 사용하는 메모리 사이즈 알고리즘 시간 복잡도는 반복문이 핵심이고, 최악의 실행 시간을 표기하므로 아무리 ..
○ Programming [Basic]/Theory
2023. 3. 30. 15:55