[python] 빅 오 (Big O) 표기법과 코드 복잡도 분석
컴퓨터 과학과 소프트웨어 엔지니어링에서 알고리즘이나 함수의 성능과 효율성을 평가하는 데 빅 오 표기법이 널리 사용됩니다. 빅 오 표기법은 알고리즘의 실행 시간이나 메모리 사용량을 입력 크기에 대한 함수로 나타내는 방법입니다.
빅 오 표기법이란?
빅 오 표기법은 알고리즘의 시간 복잡도를 나타내는 표기법으로, 최악의 실행 시간을 기준으로 합니다. 예를 들어, 알고리즘이 최악의 경우에 얼마나 많은 연산을 수행하는지를 나타냅니다. 이를 통해 알고리즘의 성능을 예측하고 비교할 수 있습니다.
코드 복잡도 분석
빅 오 표기법을 사용하여 코드의 복잡도를 분석할 때, 입력 크기에 대한 함수로 표현합니다. 주로 사용되는 시간 복잡도 표기에는 O(1) (상수 시간), O(log n) (로그 시간), O(n) (선형 시간), O(n^2) (이차 시간) 등이 있습니다.
예를 들어, 다음은 선형 탐색 알고리즘의 시간 복잡도를 나타내는 파이썬 코드입니다.
def linear_search(arr, target):
for elem in arr:
if elem == target:
return True
return False
위 코드의 시간 복잡도는 O(n)입니다. 입력 크기에 비례해서 시간이 증가하기 때문에 선형 시간 복잡도를 가집니다.
결론
빅 오 표기법을 사용하여 알고리즘과 함수의 성능을 평가하고 분석함으로써, 효율적인 소프트웨어를 개발하는 데 도움이 됩니다. 적절한 알고리즘을 선택하고 코드를 작성하는 데 빅 오 표기법을 활용하여 시간과 공간을 효율적으로 활용할 수 있습니다.