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여기서 시간복잡도의 종류에 대해 간단하게 복습해보자면 (위에서 아래로 갈수록 worst한 복잡도이다) 시간복잡도 constant : 특정 상수로 '한번' 실행했을 때 결과가 나오는 경우 O(1) logarithmic : log n의 시간복잡도를 가지는 경우이다. 초반에는 다소 급격하게 증가하지만 이후로는 거의 복잡도가 증가하지 않는 형태를 보이고 있다. O(log n) linear : 선형 그래프를 그린다. 흔히 보는 y =x의 그래프의 형태로 시간복잡도가 증가한다. 대표적인 예로는 linked list의 탐색의 경우이다. O(n) quadratic : n^2의 형태로 복잡도가 증가하는 형태이다. 흔히 보는 y=x^2의 2차 방정식의 그래프 형태를 띄고 있다. 여기서부터는 알고리즘을 짤 때 피해야하는 시..
오답노트 2. Linked List의 시간 복잡도를 Big-O 표기법으로 나타낸 것 중 틀린 것은? Access - O(1) 내가 작성한 답 : Insert - O(n) ⇒ 연결 리스트의 경우 접근은 전체 리스트를 순회해야 하므로 O(n)이 맞다. 이전 문제에서는 O(1)로 선택했기에 어려웠다. 제일 끝에 추가해야 하거나 추가해야하는 위치를 모르는 경우 insert도 O(n)의 시간복잡도를 가질 수 있다. 그 외의 답 Search - O(n) Delete - O(n) 사실 이 문제는 그리 정확한 문제는 아닌 것 같다. '가장' 옳지 않은 답을 고르는 문제였던 것 같다. 5. 다음의 시간 복잡도를 가지는 알고리즘들이 있을 때, 가장 느린 것과 가장 빠른 것을 모두 고르면? (단, n ≥ 10,000) O(..