가로축은 데이터의 양
세로축은 연산의 횟수
o(1) : 데이터의 양이나 크기에 상관없이 일정한 시간이 소요
배열의 천개의 요소가 담겨져있다고 치고 arr[500]을 내어주세요 라고 한다면 바로 나온다..
o(log n) 오렌지 : 입력값의 크기에 절반씩 감소하는 검색량
이진탐색법이 대표적인 예이다 계속 절반씩 탐색하고 또 그것의 절반을 탐색하는 방식
o(nlogn) 빨간색: 입력값의 크기 만큼을 반으로 나누고 그것의 갯수만큼 비교
MergeSort, Quick Sort , HeapSort등을 예로든다
반으로 나눌때 로그n 합칠대 n만큼비교해서 nlogn
o(n제곱) 분홍색 : 데이터의 크기에 따라 시간이 제곱으로 증가 ... 안좋은거
예 : 버블소트, 삽입정렬, 선택정렬
o(2n제곱) : 아주않좋음.. 피보나치를 메모이제이션 하지않고 한것을 생각하면된다.. 데이터가 커지면 제곱의제곱의제곱의 100만 입력해도 못구할껄?
《REACT》《JAVASCRIPT 》 만지고있어욤