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*컴퓨터 과학에서는 알고리즘 수행을 위한 계산 복잡도로 볼 수 있음 | |||
*통상 알고리즘의 기본 연산 수행 수로 판단 | |||
*알고리즘의 시간복잡도는 주로 빅-오 표기법을 사용 | |||
==빅-오(big O) 표기== | |||
* n 은 입력 사이즈 | |||
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==같이 보기== | ==같이 보기== | ||
*[[다항 시간]] | * [[다항 시간]] | ||
*[[지수 시간]] | * [[지수 시간]] | ||
*[[상수 시간]] | * [[상수 시간]] | ||
*[[계산 복잡도]] | * [[계산 복잡도]] | ||
* [[시간]] | |||
* [[복잡도]] | |||
==참고== | |||
* https://en.wikipedia.org/wiki/Time_complexity | |||
[[분류: 시간]] | |||
[[분류: 계산 복잡도]] | [[분류: 계산 복잡도]] | ||
2018년 1월 4일 (목) 17:27 기준 최신판
1 개요[ | ]
- time complexity
- 시간 복잡도
- 문제를 해결하는데 걸리는 시간과 입력의 함수 관계
- 컴퓨터 과학에서는 알고리즘 수행을 위한 계산 복잡도로 볼 수 있음
- 통상 알고리즘의 기본 연산 수행 수로 판단
- 알고리즘의 시간복잡도는 주로 빅-오 표기법을 사용
2 빅-오(big O) 표기[ | ]
- n 은 입력 사이즈
<img src=https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/328a10f1262414118d5f14b437b7b4ae4c2ac1a0>
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3 같이 보기[ | ]
4 참고[ | ]
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