Algorithm/DataStructure

시간 복잡도 얼마나 빠르게 실행되는지(알고리즘 실행 속도) 공간 복잡도 얼마나 많은 저장 공간이 필요한지(알고리즘이 사용하는 메모리 사이즈) 빅 오 표기법 O(입력) : 입력 n 에 따라 결정되는 시간 복잡도 함수 Good(Fater) O(1) : 스택의 push

시간복잡도 :(On^2) 공간복잡도 : O(1) Looping : 자료개수 - 1번 swapping 계속 처음 인덱스부터 순서대로 인접 비교 55 07 78 12 42 : 초기값 55 07 78 12 42 : 첫 번째 패스(pass) 07 55 78 12 42 07

시간복잡도 : O(n^2) 공간복잡도 :O(1) 인덱스 순서대로 하나씩 min value를 뽑아서 리스트와 비교후 그 인덱스와 min value를 swap

시간복잡도 : Best-O(n), Avg/Worst-O(n^2)인덱스 1번을 key값으로 설정해 왼쪽으로 정렬(오름차순 기준)

시간복잡도 : O(nlongn)공간복잡도 : O(n)방법 1\. 리스트를 절반씩 나누어 나간다. 2\. 나누어진걸 정렬 후 다시 병합

시간복잡도 : O(nlongn), Worst case-O(n^2)공간복잡도 : O(n)특징 : 메모리를 사용하지 않는다.방법 1\. pivot 설정 후 wall을 기준으로 왼쪽은 작은값, 오른쪽은 큰값 2\. wall 기준 왼쪽과 오른쪽을 정렬한다.

리스트에서 특정한 값을 찾는 알고리즘으로 리스트에서 찾고자 하는 값을 맨 앞에서부터 끝까지 차례대로 찾아 나가는 것이다.장점 : 검색 방법 중 가장 단순하여 구현이 쉽고, 정렬되지 않은 리스트에서도 사용할 수 있다.단점 : 검색할 리스트의 길이가 길면 비효율적이다.출처

오름차순으로 정렬된 리스트에서 특정한 값의 위치를 찾는 알고리즘이다.중간의 값을 임의의 값으로 선택하여, 그 값과 찾고자 하는 값의 크고 작음을 비교하는 방식이다.선택한 중앙값이 만약 찾는 값보다 크면 그 값은 새로운 최댓값이 되며, 작으면 그 값은 새로운 최솟값이 된

데이터에 편리하게 접근하고 변경하기 위해 데이터를 저장하거나 조직하는 방법.( + 알고리즘은 그 저장된 데이터를 처리하는 과정이다.)출처: 더 알아보기프로그래밍에서 사용되는 기본 데이터 타입JS의 원시타입에는 string, number, boolean, null, un

순수한 배열이 아닌 링크드 리스트 기반의 Hash Map배열은 Array 생성자로 생성된 Array 타입의 객체이다.객체에 사용 가능(배열도 객체)하며 특정 값을 가진 키가 있는지 확인하려는 경우에 사용가능하며 for 문과 같이 디버깅용으로 사용될 수 있다. 그러나 불

Enqueue : PushDequeue : ShiftBFS출처 : https://jeongw00.tistory.com/160?category=760181

함수를 실행할 때마다 함수의 범위를 밀어 넣는 Call Stack(호출 스택)은 스택이라는 자료구조를 사용Push, Pop