Time Complexity

자료구조와 시간복잡도에 관한 무작위 정리 큐와 우선순위 큐의 시간복잡도차이 우선순위 큐 구현시 리스트, 힙자료구조 사용 가능 데이터 N개일때, 리스트기반시 최악의 경우 복잡도는 O(N^2), 힙은 O(NlogN) 데이터 갯수가 많아질수록 복잡도는 기하급수적으로 증가. 리스트와 딕셔너리의 차이점 list : 순서 존재, index 존재, mutable, index지정하여 값변경 가능 , 존재확인하는 in연산자는 하나씩 스캔후 반환하여 오래걸린다(성능 낮음) tuple : 순서 존재, index존재, immutable, immutable,같이 저장시 list보다 적은용량(수정 필요없고 간단한형태는 tuple이 좋다) unpacking(튜플의 값 차례대로 변수에 대입 가능 a,b = b, a가 그예임. 하나씩 안넣어도됨) dictionary : key와 value로 구성, 중복불가, 순서x, 크기와 무관하게 in 연산 속도 일정(key값만 찾으니까) set : key값으로만 구성, 중복불가, 순서 X ...

1.개발 진행 및 완료상황 2주차 python algorithm 우선순위 큐 문제풀이중 업무, 개발 중 발생한 이슈/고민 또는 이를 해결한 내용 priority queue 문제를 풀때 heapq를 사용해야 하는지, 기본적인 in-built함수로 구현할 줄 알아야 하는지 궁금했다. 코치님께 질문하였는데, 그 이유를 스스로 생각해보고 찾길 원하셨는지 여러가지 질문들을 하셨다. 시간복잡도, 자료구조, list, stack, queue등을 물어보셨는데 답변을 못하였다. 기초적인 개념들에 대한 이해가 부족하다는 것을 뼈저리게 느꼈다. 이와 관련된 공부들은 3번에 후술하였다. 새로 배운 내용 array 와list, tuple, dictionary, set의 개념과 차이 : ...