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알고리즘의 실행 시간과 메모리 공간은 알고리즘에 입력되는 인수의 개수에 따라 증가한다. 알고리즘의 실행 시간이 다음과 같은 함수라고 가정한다. 여기서, n은 알고리즘에 입력되는 인수의 개수이다.
T(n) = n2 + 3n + 1
위의 식에서 n이 매우 크다면 실행 시간은 n2 항의 영향을 가장 많이 받기 때문에 다음 식과 같이 근사적으로 나타낼 수 있다.
T(n) = n2
이와 같이 실행 시간이나 메모리 공간를 나타낼 때 그것에 가장 많은 영향을 주는 항으로 나타내는 방법을 Big-O 표기법 (Big-O Notation)이라고 한다.
Big-O 표기법의 종류에는 다음과 같은 것들이 있다.
함수 | 이름 |
1 | Constant |
log n | Logarithmic |
n | Linear |
n log n | Log Linear |
n2 | Quadratic |
n3 | Cubic |
2n | Exponential |
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