BIgo 썸네일형 리스트형 [통계] 알고리즘의 복잡도 (2) - 알고리즘의 여러 차수 지난 게시글에 이어 알고리즘의 여러가지 차수를 계산하여 비교해보고자 한다. 또한, 피보나치 수열을 예제로 재귀적, 반복적 프로그램을 구현해보고 각각의 효율성을 비교할 것이다. 지난 게시글 2020/12/27 - [Machine Learning/#Statistic] - [통계] 알고리즘의 복잡도 (1) [통계] 알고리즘의 복잡도 (1) 대용량 데이터를 효율적으로 처리하기 위해서는 효율적인 알고리즘이 필수적이다. 같은 기능을 수행하는 알고리즘이라도 시간 효율, 메모리 효율은 다를 수 있다. 이번 게시글에서는 벡터의 내 jiwon-lee-it.tistory.com 1/ 알고리즘의 여러 가지 차수 Input size가 커지거나 복잡한 문제일수록 차수 비교가 중요해짐 eg) 외판원 문제 (traveling sal.. 더보기 [통계] 알고리즘의 복잡도 (1) 대용량 데이터를 효율적으로 처리하기 위해서는 효율적인 알고리즘이 필수적이다. 같은 기능을 수행하는 알고리즘이라도 시간 효율, 메모리 효율은 다를 수 있다. 이번 게시글에서는 벡터의 내적을 수행하는 두 가지 다른 알고리즘을 예로 들어 시간 복잡도 및 메모리 비용을 측정해보고자 한다. 또한, 알고리즘의 복잡도를 측정하기 위하여 Big-O라는 차수에 대해 다룰 것이다. 1/ 프로그램의 복잡도: 내적 # 내적 01 innerproduct = function(v, w) { 02sumvalue = 0 03 04 for (i in 1:length(v)){ 05 sumvalue = sumvalue + v[i] * w[i] 06 } 07 return (sumvalue) 08} a/ 시간 복잡도 b/ 메모리 비용 # 향상.. 더보기 이전 1 다음
