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[Algorithm] Time complexity

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O(1) 상수 : 문제를 해결하는데 오직 한 단계만 처리

O(log n) 로그 : 문제를 해결하는데 필요한 단계들이 연산마다 특정 요인에 의해 줄어듬

O(n) 직선적 : 문제를 해결하기 위한 단계의 수와 입력값 n이 1:1 관계를 가짐

O(n log n) 선형로그형 : 문제를 해결하기 위한 단계의 수가 N*(log2N) 번만큼의 수행시간을 가짐

O(n^2) 2차 시간: 문제를 해결하기 위한 단계의 수는 입력값 n의 제곱

O(C^n) 지수 시간: 문제를 해결하기 위한 단계의 수는 주어진 상수값 C의 n 제곱

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하나의 루프를 사용하여 단일 요소 집합을 반복 하는 경우 : O(n)

컬렉션의 절반 이상 을 반복 하는 경우 : O(n / 2)-> O(n)

두 개의 다른 루프를 사용하여 두 개의 개별 콜렉션을 반복 할 경우 : O(n+ m)-> O(n)

두 개의 중첩 루프를 사용하여 단일 컬렉션을 반복하는 경우: O(n²)

두 개의 중첩 루프를 사용하여 두 개의 다른 콜렉션을 반복 할 경우 : O(n* m)-> O(n²)

컬렉션 정렬을 사용하는 경우 : O(n*log(n))

Order of Operations

(String) for문과 repeating의 효율