1. 점근적 복잡도 분석 [DevRookie]꽝매니아

2. 차 례 알고리즘 성능에 대하여 알고리즘 수행시간의 분석 점근 표기법 Big-O 표기법 Big-Omega 표기법 Big-Theta 표기법 Small-o 표기법 Small-Omega 표기법 마스터 정리

3. 알고리즘의 성능에 대하여 어떻게 해결할 것인가? 해결할 수 있는 다양한 방법들이 존재한다. 어떤 방법을 통해 해결해야 더 빠르고 정확하게 알 수 있을까? 정확성: 정확하게 동작하는가? 작업량: 얼마나 적은 연산? 메모리 사용량 : 얼마나 적은 사용 공간? 단순성: 단순한 정도? 최적성: 더 이상 개선할 여지가 없는 만큼?

4. 알고리즘 수행시간의 분석 물리적 측정 방법으로는 성능비교하기 어렵다. 계산 성능에 관계없이 명확하게 정의할 수 있음을 바탕으로 비교, 예측 최악의 경우 평균의 경우 최선의 경우

5. 점근적 표기법 점근적 : 점점 가까워 지다. 소규모 횟수로는 극명한 차이를 나타내지 못한다. 값이 클수록 큰 차이를 보여준다. 증가율에 따라 변화되는 양을 표기 알고리즘 수행시간에 대한 복잡도 계산

6. Big-O 표기법 이보다 더 나쁠수는 없다!(점근적 상한) 최악의 수행시간이 될 수 있는 가능성 판단 주로사용되는 표기법

7. Big-Omega 표기법 이보다 더 좋을 순 없다!(점근적 하한)

8. Big-theta 표기법 O(g(n)) 과 Omega(g(n))을 동시에 성립하는 모든 함수의 집합

9. Small-o 표기법 함수의 증가율이 점근적 의미에서 ‘더 작다’ 여유있는 상한

10. Small-Omega 표기법 함수의 증가율이 점근적 의미에서 ‘더 작다’ 여유있는 하한

11. 마스터 정리 특정 형태의 재귀식에 대해 복잡도 결과를 간단하게 계산할 수 있는 방법 해당 유형에 맞는 점화식으로 정리 내용이 복잡한 관계로 교제 내용 참고.

12. 결론. 알고리즘 선택을 위해 필요한 기반 지식 복잡한 정도의 근사치를 구해 본다. 왜 Big-O 표기법을 자주 사용하는가?