시간 복잡도

시간 복잡도는 알고리즘을 구성하는 명령어들이 몇 번이나 실행이 되는지를 센 결과에 각 명령어의 실행시간을 곱

한 합계를 의미해요.

그러나 각 명령어의 실행시간은 특정 하드웨어 혹은 프로그래밍 언어에 따라서 그 값이 달라질 수 있어요.

알고리즘의 일반적인 시간 복잡도는 명령어의 실제 실행시간을 제외한 명령어의 실행 횟수만을 고려하게 되죠!

또한, 알고리즘의 분석은 일반적으로 공간 복잡도보다는 시간 복잡도를 통해서 이루어져요.


Big-O Notation(빅오표기법)

시간 복잡도를 표기하는 방법 중 하나로 알고리즘의 성능을 수학적으로 표현해주는 표기법

시간 복잡도와 공간 복잡도를 표현할 수 있어요.

성능 순서 : O(1) < O(log n) < O(n) < O(nlog n) < O(n^2) < O(n^3) < O(2^n)