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알고리즘의 성능을 분석할때 중요한 키워드 3가지가 있다.
1. 시간복잡도(Time Complexity)
시간복잡도는 알고리즘을 수행시 걸리는 시간에 대한 분석결과를 말한다.
2. 공간 복잡도(Space Complexity)
공간복잡도는 알고리즘을 수행시 메모리 사용량에 대한 분석결과를 말한다.
3. 빅-오 (Big-O)
시간복잡도를 나타낼 때 함수에서 가장 영향력이 큰부분을 말한다.
이 중 시간복잡도와 공간복잡도에 대해서 먼저 설명하겠다.
시간과 메모리 사용량을 적절이 판단하면서 알고리즘을 채택하여야 하는데
알고리즘을 채택하는데 있어서 객관적인 자료로 사용할 수 있기때문이다.
그럼 시간복잡도는 어떻게 측정을 할까?
프로그램이 시작되서 끝날때까지의 시간을 측정하는 방법은
자료의 양에따라 처리값이 다르기 때문에 알고리즘의 성능을 예측할수가 없다.
그래서 아래와 같이 측정한다.
1 . 연산의 횟수를 센다.
2 . 처리해야 할 데이터 수 n에 대한 함수T(n)을 나타낸다.
![big_o.png](https://www.hooni.net/xe/files/attach/images/207/659/057/bc0a5acaf07fd98783881bebd95eb902.png)
이렇게 측정을하면 어떤 알고리즘을 사용해야하는지에 대한 지표가 될 수 있다.
[출처] http://blog.naver.com/rkdgml6332/220038985752
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