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그렇다면 시간 복잡도의 개념을 코딩 테스트에선 어떻게 활용해야 할까? 알고리즘 선택의 기준으로 사용하기 정렬 부분의 학습을 완료했고 버블 정렬, 병합 정렬의 시간 복잡도를 각각 O(n^2), O(nlogn)이라고 알고 있다고 가정하자. 연습문제 000_수 정렬하기 n개의 수가 주어졌을 때 이를 오름차순으로 정렬하는 프로그램을 작성하시오. (시간 제한 2초) - 입력 1번째 줄에 수의 개수 N(1 시간 복잡도는 항상 최악일 때, 즉 데이터의 크기가 가장 클 때를 기준으로 한다. 연산 횟수 계산 방법 연산 횟수 = 알고리즘 시간 복잡도 X 데이터의 크기 위 공식을 대입해 각 알고리즘이 이 문제에 적합한지 판단해 보자 알고리즘 적합성 평가 버블 정렬 = (1,000,000)^2 = 1,000,000,000,0..

코테 공부 전 반드시 알아야 할 두 가지 1. 시간 복잡도 2. 디버깅 어떤 알고리즘으로 풀어야 할까? - 알고리즘 선택의 기준이 되는 시간 복잡도 코테의 핵심은 문제마다 주어진 시간 복잡도를 고려해 적절한 알고리즘을 선택하는 것. 처음 알고리즘을 잘못 선택하면 아무리 코드를 잘 짜려고 노력해도 좋은 결과를 거두기 어렵다. 문제를 본격적으로 풀어 보기 전에 시간 복잡도를 표기하는 방법과 활용하는 방법을 익혀본다. 시간 복잡도 표기법 알아보기 알고리즘에서 시간 복잡도는 주어진 문제를 해결하기 위한 연산 횟수를 말한다. 일반적으로 수행 시간은 1억 번의 연산을 1초의 시간으로 간주하여 예측한다. 시간 복잡도 정의하기 실제 시간 복잡도를 정의하는 3가지 유형은 아래와 같다. 빅-오메가(Ω(n)) : 최선일 때..