Big-O Notation in 3 Minutes

Big O notation은 알고리즘 효율성을 이해하는 데 중요하며, 입력 크기가 변할 때 실행 시간이 어떻게 규칙성을 갖는지 측정합니다. 🐌

대표적인 Big O notation은 O(1) (상수 시간), O(log n) (로그 시간), O(n) (선형 시간), O(n log n) (선형 로그 시간), O(n^2) (제곱 시간), O(n^3) (세제곱 시간), O(2^n) (지수 시간), O(n!) (인수 함수 시간) 등이 있습니다. 📈

실제 성능은 캐시링, 메모리 사용량, 하드웨어 사양 등 다양한 요인에 따라 달라질 수 있습니다. 💻

어떤 알고리즘을 선택할지는 작업의 요구 사항과 실제 환경을 고려하여 결정해야 합니다. 💡