알고리즘은 문제를 해결하기 위한 절차나 방법을 의미합니다. 알고리즘의 성능을 평가하는 데 사용되는 중요한 두 가지 측정 기준은 “시간 복잡도”와 “공간 복잡도”입니다.
시간 복잡도
알고리즘의 시간 복잡도는 알고리즘이 실행되는 동안 소요되는 시간을 나타냅니다. 코드의 수행 시간이 입력 크기에 따라 어떻게 증가하는지를 분석하여 표현합니다.
대부분의 알고리즘은 입력 데이터의 크기에 따라 다양한 시나리오에서 실행 시간이 어떻게 변하는지를 나타내는 “Big O 표기법”으로 시간 복잡도를 표현합니다.
가장 효율적인 알고리즘의 시간 복잡도는 O(1)로, 입력 크기에 관계없이 일정한 실행 시간을 가집니다. 예를 들어, 배열에서 특정 인덱스에 접근하는 경우와 같이 입력 크기에 관계없이 일정한 시간이 소요됩니다.
공간 복잡도
알고리즘의 공간 복잡도는 알고리즘이 실행되는 동안 소비하는 메모리 공간의 크기를 나타냅니다.
알고리즘이 실행되는 동안 생성되는 변수, 데이터 구조, 임시 저장소 등이 얼마나 많은 메모리를 차지하는지를 분석하여 표현합니다.
종종 알고리즘의 시간 복잡도와 공간 복잡도는 트레이드 오프 관계에 있으며, 시간을 절약하기 위해 메모리 공간을 늘리거나 그 반대의 경우도 발생할 수 있습니다.
시간 복잡도와 공간 복잡도는 알고리즘을 설계하고 분석할 때 고려해야 하는 중요한 측정 항목입니다. 이 두 가지 복잡도를 함께 고려하여 효율적인 알고리즘을 설계하는 것이 중요합니다.
많은 알고리즘 문제를 해결할 때, 시간 복잡도와 공간 복잡도를 고려하여 최적의 솔루션을 찾을 수 있습니다.