[IT Info] 시간복잡도 O(n) vs O(n^2): 데이터 크기가 달라지면 알고리즘의 성능은 어떻게 될까?
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1. 시간복잡도 O(n) vs O(n^2) : 데이터 크기가 달라지면 알고리즘의 성능은 어떻게 될까?코딩을 하다 보면 "시간 복잡도"라는 말을 자주 듣게 됩니다. 특히 O(n)과 O(n^2)는 가장 흔하게 접하는 개념이죠. 이 두 가지가 정확히 무엇을 의미하고, 왜 중요한지 간단히 알아볼까요?시간 복잡도, 왜 알아야 할까?시간 복잡도는 알고리즘의 성능을 평가하는 척도입니다. "입력 데이터의 크기(n)"가 커짐에 따라 알고리즘의 "실행 시간"이 얼마나 늘어나는지 수학적으로 표현한 것입니다. 간단히 말해, 데이터가 많아질 때 내 코드가 얼마나 빠르게 혹은 느리게 작동하는지 예측하는 데 도움을 줍니다. 2. O(n): 선형 시간 복잡도O(n)은 "선형 시간 복잡도"라고 부릅니다.특징: 입력 크기 n이 커지는 ..