Day.8 Basic algorithm langu- python

오늘도 무난하게 공부했다. 알고리즘 시작

(Java와 C가 아닌 python으로 구현하려고 하니 왤케 버벅거리는지...)

 

알고리즘을 풀 땐, 역시,, 종이와 펜

오늘 강의를 보면서 정리를 해야겠다고 생각한 내용은 다음과 같다.

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1. Python isalpha (완료)

일단 isalpha는 내장함수, 문자열에 공백이 있으면 안된다.

위에 해당하는 조건이 없다면? True 반환 아니면 False

 

이거 말고도 숫자인지 확인할 수 있고, 알파벳 또는 숫자인지 확인할 수 있는 내장함수가 있었다

 

isdigit = 숫자인지 확인 (기호 포함시 false, 문자도, 공백도 동일)

 

isalnum = 숫자 또는 알파벳인지 (기호 및 공백 포함시 false 반환)

 

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2. 비트맵 자료구조 (애매)

금일 2~4시까지 노드 튜터님이 알고리즘 강의를 해주셨는데, 강의 내용중에 비트맵 자료구조를 언급하셨고, 이게 무엇인지 가물가물해서 정리해본다

 

우선 비트맵(bitmap)은 이진수 형태의 자료구조이며, n자리 이진수로 이루어져 있다.

자료 n개의 사용 가능성을 표시할 때 사용한다는데... 음? (행렬 비슷한 느낌인가?)

생각보다 비트맵 자료구조에 대해 설명이 없다 (벡터 이미지 관련 설명...)

 

비트맵 인덱스는 일반적으로 데이터 조회 시 좋은 성능을 낸다...?

 

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3. 복잡도(Complexity) 그리고 표기법

알고리즘? 결국 성능에 대한 이슈로 인해 사용하게 됨.

이 성능을 어떻게 평가할 것인가? 

복잡도(Complexity)는 성능에 대한 평가의 척도

 

시간 복잡도 : 말 그대로 얼마나 수행하는지 (Time)

공간 복잡도 : 말 그대로 얼마나 메모리 공간 쓰는지 

 

또한 표기법에는 빅오, 오메가, 세타 등이 있으며 주로 빅오, 세타 표기법을 많이 사용한다.

 

(당연히 알고리즘은 시간을 적게 사용할 수록 좋은 거겠죠?...)

 

시간 복잡도에는 빅-오(big - O) 표기법이 수식어처럼 붙어서 나옴

이 빅 - 오 표기법은 최악의 경우를 계산하는 방식

빅오 표기법이 많이 사용되는 이유는 알고리즘 효율성을 상한선을 기준으로 표기하는데, 이는 최악의 경우를 고려할 때 가장 좋은 표기법이다. (알고리즘의 효율성은 값이 클 수록 안 좋음)

 

시간 복잡도는 위에서 설명한 것 처럼 얼마나 수행하는지에 대한 척도인데, 실행 시간이 아닌 연산 횟수를 셈한다

이유는 플랫폼 별 동일한 결과가 나오지 않고, 실행 시간 측정을 위한 또 다른 방법이 필요하기 때문이다.

 

공간 복잡도는 요즘 중요도가 많이 떨어짐 why? 컴퓨터 성능의 향상으로...

물론 안 중요한 것은 아니지만, 알고리즘에선 시간이 최고기에 시간 복잡도가 중심

 

 

참고)

https://velog.io/@cha-suyeon/Algorithm-%EC%8B%9C%EA%B0%84-%EB%B3%B5%EC%9E%A1%EB%8F%84-%EA%B3%B5%EA%B0%84-%EB%B3%B5%EC%9E%A1%EB%8F%84

https://noahlogs.tistory.com/27

빅오 표기법 (big-O notation) 이란

https://velog.io/@welloff_jj/Complexity-and-Big-O-notation

복잡도(Complexity): 시간 복잡도와 공간 복잡도, 그리고 빅오(Big-O) 표기법