당신의 코드는 얼마나 빠른가? 알고리즘 성능의 척도, 시간 복잡도(Big-O) 완벽 이해
이번에는 개발자라면 누구나 한 번쯤 벽을 느끼지만, 블로그의 전문성을 증명하기에 가장 완벽한 주제인 **'알고리즘과 시간 복잡도(Big-O)'**로 가보겠습니다. 이 주제는 구글 서치 봇이 "이 블로그는 단순 정보 나열이 아니라 컴퓨터 공학의 기초가 탄탄한 블로그다"라고 판단하게 만드는 핵심 지표가 됩니다. 역시 2,500자 이상의 고분량 과 실무 경험 을 담아 짜드리겠습니다. 📅 제4회 포스팅: "당신의 코드는 얼마나 빠른가? 알고리즘 성능의 척도, 시간 복잡도(Big-O) 완벽 이해" [포스팅 구성 가이드] 제목: 효율적인 코딩의 시작: 시간 복잡도(Big-O) 개념부터 실무 최적화 전략까지 목표 글자 수: 2,500자 이상 핵심 키워드: 시간 복잡도, Big-O 표기법, 알고리즘 성능, 코드 최적화, 정렬 알고리즘 시간 복잡도, 효율적인 루프 [포스팅 본문 대본] 1. 서론: 왜 '작동하는 코드'만으로는 부족할까? 입문 개발자 시절, 가장 기쁜 순간은 제가 짠 코드가 의도한 대로 결과를 내뱉을 때입니다. 하지만 데이터가 10개일 때 잘 돌아가던 코드가 10만 개, 100만 개로 늘어났을 때 갑자기 멈춰버린다면 어떨까요? 소프트웨어의 가치는 성능에 의해 결정되며, 그 성능을 예측할 수 있게 해주는 도구가 바로 **시간 복잡도(Time Complexity)**입니다. 오늘은 이 성능 예측의 표준인 Big-O 표기법 을 깊이 있게 다뤄보겠습니다. 2. 시간 복잡도와 Big-O 표기법의 정의 시간 복잡도는 알고리즘이 문제를 해결하는 데 걸리는 시간을 입력 크기( $n$ )와의 관계로 표현한 것입니다. 이때 정확한 초 단위 시간이 아니라, 입력값의 증가에 따른 **'증가 추세'**를 나타내기 위해 Big-O 표기법을 사용합니다. O(1) - 상수 시간: 입력 데이터의 양과 상관없이 즉시 실행됩니다. (예: 배열의 인덱스 접근) O(log n) - 로그 시간: 실행 단계마다...