코딩테스트2 알고리즘 성능 분석 : 시간 복잡도 & 공간 복잡도 1. 시간 복잡도 (Time Complexity) 특정한 크기의 입력에 대하여 알고리즘이 얼마나 오래 걸리는지 알고리즘 실행을 위해 필요한 연산의 횟수 (시간) 빅오 표기법 (Big-O) 사용 코딩 테스트에서 [시간 제한 n초]에서 고려해야 함 2. 공간 복잡도 (Space Complexity) 특정한 크기의 입력에 대하여 알고리즘이 얼마나 오래 걸리는지 알고리즘을 위해 필요한 메모리의 양 (공간) 빅오 표기법 (Big-O) 사용 코딩 테스트에서 [메모리 제한 n MB]에서 고려해야 함 3. 빅오 표기법 (Big-O Notation) 가장 빠르게 증가하는 항 만 고려하는 표기법 ex. 3n^3 + 2n^2 + 10000 일 때의 시간 복잡도 : Big-O : O(n^3) 아래 그림에서 알고리즘은 오른쪽으.. 2021. 7. 21. 코딩 테스트 준비하기 1. 언어 선택하기 가장 편한 언어, 직군 관련 언어, 서브 언어로 나눠서 나에게 어떤게 더 맞는지 하나씩 따져보기 ex) 1. 가장 편한 언어? : kotlin, python 2. 직군 관련 언어? : kotlin 3. 서브 언어? : python (문법은 알지만 안한지 오래됨), c++ (거의 제로베이스) 결론 : 주력 언어 - kotlin, 서브 언어 - python 서브 언어는 문법 정도만 알아도 상관 없음 주 언어로 푼 문제를 똑같이 서브 언어로 풀 수 있을 정도만? 준비하기 1.1 C++ 장점 : 다양한 STL (Standard Template Library)를 제공한다. 거의 모든 코딩테스트에서 사용 가능하다. 단점 : Python에 비해 문자열 처리가 어려움 입문하기가 어렵다 LG CNS .. 2021. 7. 18. 이전 1 다음
