TIL 40일차 Solo Day

오늘 목표했던 것 🗒

Big O 표기법 정리 ✓

1. Big O 표기법이란?

알고리즘의 성능을 수학적으로 표현하기 위한 표기법.
시간 복잡도와 공간 복잡도를 표현할 수 있다.

빅오 표기법은 알고리즘의 실제 러닝타임을 표기하는 것이 아닌
데이터나, 사용자의 증가율에 따른 알고리즘 성능을 예측하는 것이 목표이다.

종류

• O(1) Constant complexity
입력값이 증가해도 시간은 늘어나지 않는다.

function O_1_algorithm(arr, index) {
	return arr[index];
}

let arr = [1, 2, 3, 4, 5];
let index = 1;
let result = O_1_algorithm(arr, index);
console.log(result); // 2

• O(n) Linear complexity
입력값이 증가함에 따라 시간 또한 같은 비율로 증가한다.

function O_n_algorithm(n) {
	for (let i = 0; i < n; i++) {
	// do something for 1 second
	}
}

• O(log n) Logarithmic complexity
원하는 값을 탐색할 때마다, 경우의 수를 절반씩 없애는 알고리즘의 표기법.

let nthPower = function (base, exponent) {
  // Base case:
  if (exponent === 0) {
    return 1;
  // If exponent is odd
  } else if (exponent % 2 !== 0) {
    return base * nthPower(base, exponent - 1);
  // If exponent is even
  } else {
    return nthPower(base * base, exponent / 2);
  }
};

• O(n^2) Quadratic complexity
입력값이 증가함에 따라 시간이 입력값의 제곱수의 비율로 증가한다.

function O_quadratic_algorithm(n) {
	for (let i = 0; i < n; i++) {
		for (let j = 0; j < n; j++) {
		// do something for 1 second
		}
	}
}

• O(2^n) Exponential complexity
입력값이 증가함에 따라 시간이 기하급수적으로 증가한다.
표기법 중 가장 느린 시간 복잡도를 가진다.

function fibonacci(n) {
	if (n <= 1) {
		return 1;
	}
	return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2);
}

참고자료 : https://www.youtube.com/watch?v=6Iq5iMCVsXA&t=127s
코드스테이츠 UrClass

추가로 진행한 것

리액트 공부
oh my zsh 테마 설정

Today's key💡

‣ 빅오표기법에 대해 정리하면서 처음에는 이해가 안됐던 것들을 이해할 수 있었다 !
‣ oh my zsh 테마를 설정하여 가독성이 좋아진 터미널을 사용할 수 있게 됐다.
‣ 리액트 기본 개념 공부중

Self-Evaluation

블로그의 필요성을 느낀 뒤부터 지금까지 하루도 빠짐없이 TIL을 작성중이다.
그저 꾸준히 작성하고 있는 것에서 성취감을 느끼고는 있지만, 이제는 퀄리티를 높여야 할 시기가 된 것 같다.
그래서 Daily Scrum 방식으로 블로그 작성 템플릿을 만들었는데,
앞으로는 매일 템플릿에 맞춰서 블로그 작성을 하려 한다.
이것들이 차곡차곡 쌓여서 꼭 나중에 결실을 맺었으면 좋겠다 !