<aside> ⚠️ 8주차 중 1주차 - 1Day 진도 입니다.

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알고리즘의 개념 및 기초 수학

• 알고리즘의 정의: 알고리즘은 문제를 해결하기 위해 고안된 단계별 절차나 규칙입니다. 일반적으로 입력값을 받아 특정 작업을 수행하여 결과를 도출합니다.

• 빅오 표기법: 빅오 표기법은 알고리즘의 시간 복잡도와 공간 복잡도를 나타내는 방법입니다. 주로 최악의 경우를 가정하여 계산합니다. 주요 표기법은 다음과 같습니다:

  • O(1): 상수 시간. 입력 크기에 관계없이 항상 일정한 시간 내에 작업을 완료합니다.
  • O(log n): 로그 시간. 입력 크기가 증가할수록 작업 시간이 천천히 증가합니다. (예: 이진 검색)
  • O(n): 선형 시간. 입력 크기에 비례하여 작업 시간이 증가합니다. (예: 선형 검색)
  • O(n log n): 퀵 정렬이나 병합 정렬처럼, 로그 시간 복잡도를 가진 연산이 여러 번 반복될 때 발생합니다.
  • O(n^2): 입력 크기에 제곱에 비례하여 작업 시간이 증가합니다. (예: 버블 정렬)

• 기초 수학 개념:
  • 로그(log): 어떤 수를 몇 번 곱해야 특정 값이 되는지 나타내는 수입니다. 예를 들어, log₂(8) = 3은 2를 세 번 곱하면 8이 된다는 의미입니다.
  • 지수(exponentiation): 어떤 수를 특정 횟수만큼 곱하는 연산입니다. 예를 들어, 2^3 = 8은 2를 세 번 곱한 값입니다.
  • 합(sum)과 곱(product): 알고리즘 분석에서 반복적인 작업의 복잡도를 계산할 때 사용됩니다.