알고리즘

문제를 올바른 순서로 이해한다. 읽기 시간과 메모리 제한이 있는 경우 범위를 잘 파악 문제를 꼼꼼히 읽기 !! 이해하기 제공되는 정보를 통해 필요한 변수들을 정리한다. 예제 데이터에 대해 이해하기!! 파악하기 가능한 최대, 최소 정답에 맞는 데이터를 생성 키워드가 되는 단어들을 체크한다. 시간 복잡도와 공간 복잡도를 계산한다. 시간, 공간 복잡도를 어느 정도 예상을 하고 있으면 시간을 아낄 수 있다. 코드를 효율적으로 함수화해서 구현한다. 코드가 길어질 수록 실수할 확률은 증가. 함수화를 통해 실수를 줄이고, 시간 또한 절약을 할 수 있다. 부분점수라도 반드시 챙긴다. 다 풀진 못하더라도 모든 문제에서 딸 수 있는 부분 점수라도 반드시 챙기는 것이 좋다.

Time Complexity (시간 복잡도) 알고리즘의 핵심은 얼마나 효율적으로 코드를 작성하는가에 있다. 이 효율성을 검증하는데에 시간 복잡도를 들 수 있다. 시간 복잡도는 알고리즘이 입력 크기에 따라 소요되는 시간의 증가율을 말한다. 즉, 알고리즘을 설계할 때, 시간 복잡도를 고려한다는 것은 알고리즘이 처리하는 데이터의 크기에 따라 실행 시간이 어떻게 증가하는지를 고려하는 것을 의미한다. 시간 복잡도를 고려하여 알고리즘을 설계하면 다음과 같은 장점이 있다. 입력의 크기에 따라 실행 시간이 어떻게 증가하는지 사전 파악 가능 실행시간 최소화 및 효율적인 문제 해결 그로 인해 최적의 알고리즘 발견 Big - O 표기법 시간 복잡도를 표기하는 방법은 크게 3가지가 있다. Big-O(빅-오) ⇒ 상한 점근 (..