알고리즘 복잡도 (Complexity)

알고리즘을 평가하고 비교할 때 중요한 측정 지표로 복잡도(Complexity)가 사용됩니다.

복잡도는 주로 두 가지 측면에서 분석됩니다.

1. 시간 복잡도 (Time Complexity)

시간 복잡도는 특정한 크기의 입력에 대해 알고리즘이 얼마나 오래 걸리는지를 의미합니다. 즉, 알고리즘이 문제를 해결하는 데 필요한 계산 시간을 나타냅니다. 시간 복잡도를 통해 알고리즘의 성능을 예측할 수 있습니다. 더 낮은 시간 복잡도는 더 빠른 실행을 의미하며, 이는 대개 더 효율적인 알고리즘으로 간주됩니다.

시간 복잡도를 이해하면 알고리즘의 수행 시간을 예상할 수 있고, 입력 크기에 따라 어떻게 증가하는지를 파악할 수 있습니다. 코딩 테스트에서는 문제 해결을 위해 필요한 연산의 횟수를 최소화하여 효율적인 알고리즘을 작성하는 것이 중요합니다.

 

2. 공간 복잡도 (Space Complexity)

공간 복잡도는 특정한 크기의 입력에 대해 알고리즘이 얼마나 많은 메모리를 차지하는지를 의미합니다. 메모리가 제한적인 환경에서도 효율적으로 동작할 수 있는지를 판단하는 중요한 요소입니다. 공간 복잡도가 낮을수록 알고리즘은 더 적은 메모리를 사용하며, 이는 자원을 효율적으로 활용하는 것을 의미합니다.

복잡도 분석을 통해 동일한 기능을 수행하는 알고리즘이라도 더 효율적인 알고리즘을 선택할 수 있습니다. 따라서 코딩 테스트나 실제 소프트웨어 개발에서는 복잡도를 고려하여 알고리즘을 설계하고 구현하는 것이 중요합니다. 이는 실행 속도와 메모리 사용량을 최적화하여 효율적인 솔루션을 찾는 데 도움이 됩니다.