posting: js자료구조강의정리-빅오표기법

_algorithms/JS-자료구조/big-o-notation.md

@@ -0,0 +1,207 @@
+---
+title: "Big O Notation - 시간복잡도와 공간복잡도"
+excerpt: "자료구조, 알고리즘 강의내용 정리"
+coverImage: "/assets/algorithms/JS-자료구조/cover.png"
+date: "2026-03-16T10:00:00"
+ogImage:
+  url: "/assets/algorithms/JS-자료구조/cover.png"
+---
+
+> Colt Steele의 JavaScript Algorithms and Data Structures Masterclass 강의를 보고 정리한 글입니다.
+
+ 
+
+## Big O Notation이란?
+
+알고리즘의 성능을 **단일 숫자(레이블)** 로 일반화하는 방법.
+
+- 코드의 효율성을 비교하는 공통 언어
+- 입력값 n이 커질수록 알고리즘이 얼마나 느려지는지를 나타냄
+- 정확한 연산 횟수보다 **전체적인 추세(트렌드)** 에 집중
+
+ 
+
+---
+
+## 시간복잡도 (Time Complexity)
+
+### Big O 계산 규칙
+
+**1. 상수는 무시한다**
+
+```javascript
+// O(2n) → O(n)
+function printPairs(arr) {
+  for (let i = 0; i < arr.length; i++) {    // n번
+    console.log(arr[i]);
+  }
+  for (let j = 0; j < arr.length; j++) {    // n번
+    console.log(arr[j]);
+  }
+}
+```
+
+**2. 작은 항은 무시한다**
+
+```javascript
+// O(n² + n) → O(n²)
+function example(arr) {
+  for (let i = 0; i < arr.length; i++) {
+    for (let j = 0; j < arr.length; j++) {  // n²번
+      console.log(i, j);
+    }
+  }
+  for (let k = 0; k < arr.length; k++) {    // n번 (무시)
+    console.log(k);
+  }
+}
+```
+
+&nbsp;
+
+### Big O 복잡도 종류 (빠른 순서)
+
+| 표기 | 이름 | 설명 |
+|------|------|------|
+| O(1) | 상수 | 입력 크기와 무관하게 항상 동일한 시간 |
+| O(log n) | 로그 | 이진 탐색처럼 탐색 범위가 절반씩 줄어듦 |
+| O(n) | 선형 | 입력 크기에 비례 |
+| O(n log n) | 선형 로그 | 효율적인 정렬 알고리즘 (merge sort 등) |
+| O(n²) | 이차 | 중첩 반복문 |
+| O(2ⁿ) | 지수 | 피보나치 재귀 등 |
+| O(n!) | 팩토리얼 | 순열 탐색 등 |
+
+```javascript
+O(1) < O(log n) < O(n) < O(n log n) < O(n²) < O(2ⁿ) < O(n!)
+```
+
+&nbsp;
+
+### O(1) - 상수 시간
+
+```javascript
+function addUpTo(n) {
+  return (n * (n + 1)) / 2; // 연산이 3번 → 항상 O(1)
+}
+```
+
+&nbsp;
+
+### O(n) - 선형 시간
+
+```javascript
+function addUpTo(n) {
+  let total = 0;
+  for (let i = 1; i <= n; i++) { // n번 반복
+    total += i;
+  }
+  return total;
+}
+```
+
+&nbsp;
+
+### O(n²) - 이차 시간
+
+```javascript
+// 중첩 반복문 → O(n * n) = O(n²)
+function printAllPairs(n) {
+  for (let i = 0; i < n; i++) {
+    for (let j = 0; j < n; j++) {
+      console.log(i, j);
+    }
+  }
+}
+```
+
+&nbsp;
+
+---
+
+## 공간복잡도 (Space Complexity)
+
+입력값이 커질수록 **추가로 필요한 메모리** 가 얼마나 증가하는지.
+
+입력값 자체가 차지하는 **공간은 제외**한다.
+
+&nbsp;
+
+### 자바스크립트 공간복잡도 규칙
+
+| 타입 | 공간 |
+|------|------|
+| boolean, number, undefined, null | O(1) |
+| string | O(n) — 문자열 길이에 비례 |
+| 배열 (Array) | O(n) — 배열 길이에 비례 |
+| 객체 (Object) | O(n) — 키 개수에 비례 |
+
+&nbsp;
+
+### O(1) 공간복잡도 예시
+
+```javascript
+function sum(arr) {
+  let total = 0;               // 숫자 변수 1개
+  for (let i = 0; i < arr.length; i++) { // 숫자 변수 1개
+    total += arr[i];
+  }
+  return total;
+}
+// 변수 2개만 사용 → 입력 크기와 무관 → O(1)
+```
+
+&nbsp;
+
+### O(n) 공간복잡도 예시
+
+```javascript
+function double(arr) {
+  let newArr = [];
+  for (let i = 0; i < arr.length; i++) {
+    newArr.push(2 * arr[i]); // 입력 배열 크기만큼 새 배열 생성
+  }
+  return newArr;
+}
+// newArr의 크기 = arr의 크기 → O(n)
+```
+
+&nbsp;
+
+---
+
+## 배열(Array)의 성능
+
+| 연산 | 복잡도 | 이유 |
+|------|--------|------|
+| 접근 arr[i] | O(1) | 인덱스로 직접 접근 |
+| 탐색 (search) | O(n) | 전체를 순회해야 함 |
+| 삽입 - 끝 push | O(1) | 맨 뒤에 추가 |
+| 삽입 - 앞 unshift | O(n) | 기존 인덱스 전부 재정렬 |
+| 삭제 - 끝 pop | O(1) | 맨 뒤 제거 |
+| 삭제 - 앞 shift | O(n) | 기존 인덱스 전부 재정렬 |
+| concat | O(n) | |
+| slice | O(n) | |
+| splice | O(n) | |
+| sort | O(n log n) | |
+| forEach / map / filter / reduce | O(n) | |
+
+> **핵심**: 배열의 앞쪽을 건드리는 연산(unshift, shift)은 O(n)이므로 되도록 피한다.
+
+&nbsp;
+
+---
+
+## 객체(Object)의 성능
+
+순서가 없는 키-값 구조. 순서가 필요 없을 때 대부분 최적의 선택.
+
+| 연산 | 복잡도 |
+|------|--------|
+| 삽입 | O(1) |
+| 삭제 | O(1) |
+| 접근 | O(1) |
+| 탐색 (값 검색) | O(n) |
+| Object.keys() | O(n) |
+| Object.values() | O(n) |
+| Object.entries() | O(n) |
+| hasOwnProperty | O(1) |