알고리즘-20260921

About this offer

1.복잡도 복잡도에는 시간 복잡도와 공간 복잡도가 존재한다. 1-1. 시간 복잡도 :컴퓨터 프로그램의 입력값과 연산 수행 시간의 상관관계를 나타내는 척도 예를들어 for (int i = 0; i < n; i++) { printf("%d\n", i); } 에서 반복문이 n번 실행되므로 시간복잡도는 T(n)=n이다. 아래로 내려갈수록 입력이 커질수록 부담이 커진다. 시간복잡도를 나타내는데 다양한 점근 표기법이 있는데 흔히 이런 표기법들을 사용한다. 이 세가지 표기법 중 Big-O를 가장 많이 사용하는데 그 이유는 프로그래밍에서는 알고리즘이 얼마나 느려질 수 있는지를 제한하는 것이 실용적으로 중요하고, 관습적으로 Big-O를 대표 표기처럼 사용하기 때문이라고 한다. 1-2.공간 복잡도 공간 복잡도란 알고리즘이 실행되는 동안 얼마나 많은 메모리 공간을 사용하는지 나타내는 개념이다. 2.재귀함수 정의 단계에서 자신을 재참조하는 함수를 의미한다. 예시로 def factorial(n): if n == 1: return 1 return n * factorial(n - 1) print(factorial(5)) 이러한 팩토리얼 함수를 들 수 있다. 재귀함수에서 가장 중요한 조건은 자기 자신을 호출하고 종료 조건이 있어야 한다는 것이다. 3.Selective Sort 활동시간에 한 주어진 리스트를 오름차순으로 정리한것 def selection_sort(data): n = len(data) for min in range(n-1): min_index = min for i in range(min+1,n): if data[i] < data[min_index]: min_index = i data[min],data[min_index] = data[min_index],data[min] return data data = [5, 4, 3, 2, 1] print("정렬 결과 : ",selection_sort(data)) OT날 오름차순 정리 코드 짠 것 numbers = [2,1,5,4,3] for i in range(len(numbers) - 1): for j in range(len(numbers)-1): if numbers[j] > numbers[j+1]: temp = numbers[j] numbers[j] = numbers[j+1] numbers[j+1] = temp print(numbers)

Offer details

Provider

velog

Source

velog-rss

Score

54.4

Confidence

49%