import Algorithm
알고리즘 주차가 끝나간다.
정글에서의 3주, 나는 그동안 무엇을 얻었을까?
1. 알고리즘의 중요성
알고리즘은 컴퓨터 과학에서 핵심적인 개념 중 하나다. 좋은 알고리즘을 알고 있다면 문제를 해결하는데 있어서 더 효율적이고 빠르게 처리할 수 있다. 따라서 알고리즘 공부는 프로그래밍을 할 때 꼭 필요한 요소 중 하나다.
2. 알고리즘 공부 방법
기초부터:
알고리즘 공부를 시작할 때는 기본적인 알고리즘과 자료구조부터 시작하는 것이 중요하다. 배열, 리스트, 큐, 스택 등을 이해하고 기본적인 알고리즘인 정렬, 탐색 등을 숙지하자.
문제 해결 능력 향상을 위한 연습:
알고리즘 문제 풀이는 이론을 실제로 적용해보는 좋은 방법이다. 많은 문제를 풀어보면서 다양한 유형의 알고리즘에 익숙해지는 것이 중요하다.나는 백준을 이용했다.
코드 리뷰와 학습:
3주간 내가 푼 문제의 코드를 각각의 주차마다 만난 팀원들과 공유하고, 서로의 코드를 리뷰하는 시간을 가졌다. 다른 사람의 코드를 보고 새로운 아이디어를 얻을 수 있고, 더 나은 방법을 찾을 수 있었다.
3. 시간과 공간 복잡도
알고리즘을 평가하는 중요한 요소는 시간과 공간 복잡도다. 알고리즘의 효율성을 평가하기 위해 얼마나 빨리 동작하는지와 얼마나 많은 메모리를 사용하는지를 고려해야 한다.
시간 복잡도(Time Complexity)
알고리즘이 실행되는 동안 소요되는 시간을 측정한다. 이는 일반적으로 입력 크기에 따른 기본적인 연산의 수를 나타내는 함수로 표현된다. 시간 복잡도는 일반적으로 다음과 같은 형태로 표현된다:
O(1) : 상수 시간 복잡도. 입력의 크기와 관계없이 일정한 실행 시간을 가진다.
O(log n) : 로그 시간 복잡도. 반복적으로 작업을 줄여가는 알고리즘에 해당한다.
O(n) : 선형 시간 복잡도. 입력의 크기에 비례하여 선형적으로 증가한다.
O(n^2) : 이차 시간 복잡도. 중첩된 반복문을 가지는 알고리즘에 해당한다.
공간 복잡도(Space Complexity)
공간 복잡도는 알고리즘이 실행되는 동안 필요한 메모리 공간의 양을 측정한다. 이는 일반적으로 입력의 크기와 관계없이 알고리즘이 사용하는 추가 메모리를 나타낸다. 공간 복잡도는 다음과 같은 형태로 표현된다:
O(1) : 고정 메모리 사용. 상수만큼의 메모리를 사용한다.
O(n) : 선형 공간 복잡도. 입력의 크기에 비례하여 선형적으로 증가하는 메모리를 사용한다.
O(n^2) : 이차 공간 복잡도. 중첩된 데이터 구조를 사용하여 메모리가 증가한다.
시간 복잡도와 공간 복잡도를 이해하고, 각각을 최적화하기 위한 방법들을 익혀두는 것이 중요하다. 이를 통해 효율적인 알고리즘을 설계할 수 있도록 많은 노력이 필요하겠다.
4. 지속적인 학습!
알고리즘 공부는 끊임없는 학습과 개선의 과정인 것 같다. 앞으로도 새로운 알고리즘과 기술들을 습득하고, 문제를 해결하는데 있어서 다양한 방법들을 시도해보자.
해내야 한다.
