Algorithm

시간복잡도 시간복잡도: 주어진 문제를 해결하기 위한 연산 횟수 시간 복잡도 유형 빅-오메가$( \Omega(n))$: 최선일 때(best case)의 연산 횟수 빅-세타$(\theta(n))$: 보통일 때(avarge case)의 연산 횟수 빅-오$(O(n))$: 최악일 때(worst case)의 연산 횟수 연산 횟수 계산 방법 연산 횟수 = 알고리즘 시간 복잡도 n값에 데이터의 최대 크기를 대입하여 도출 시간 복잡도 도출 기준 상수는 시간 복잡도 계산에서 제외 ex) $ 3N $ → $ N $ 가장 많이 중첩된 반복문의 수행 횟수가 시간 복잡도의 기준이 됨 ex) $ N^2 + 10N $ → $ N^2 $ 디버깅 디버깅(debugging): 프로그램에서 발생하는 문법 오류나 논리 오류를 찾아 바로잡는 ..

프로그래머스 코드 중심의 개발자 채용. 스택 기반의 포지션 매칭. 프로그래머스의 개발자 맞춤형 프로필을 등록하고, 나와 기술 궁합이 잘 맞는 기업들을 매칭 받으세요. programmers.co.kr 시간 초과^^ def solution(sequence, k): # 합 배열 s = [0] * (len(sequence)+1) for n in range(1, (len(sequence)+1)): s[n] = s[n-1] + sequence[n-1] # 구간 합 answer = [] min_len = 1000001 for i in range(len(sequence)+1): for j in range(i, len(sequence)+1): if s[j] - s[i-1] == k and j-i < min_len: if..

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