차밍이

목차 들어가며 jupyter notebook에서 셀 단위로 속도를 확인하는 방법을 알아보자. 속도를 비교해볼 함수 리스트의 원소들을 모두 곱하는 함수로 아래와 같다. def multiplyAll_v1(s:list) -> int: ans = 1 for n in s: ans *= n return ans from functools import reduce def multiplyAll_v2(s:list) -> int: return eval("*".join([str(n) for n in s])) def multiplyAll_v3(s:list) -> int: return reduce(lambda x, y: x * y, s) 해당 함수나 reduce, eval 함수에 대해 더 알고 싶다면 [Python] 리스트 요소..

시간 복잡도를 알아야 하는 이유 백준에서 알고리즘을 풀다 보니 '시간 초과'되는 경우를 자주 겪었습니다. 문제를 풀고 나서도 결과 시간이 다른 사람들보다 상당히 높게 나오는 경우가 있었는데요. 확실히 파이썬 연산자들의 시간 복잡도(Big-O)를 정확히 알고 있어야 한다는 필요성을 느꼈습니다. 이번 포스팅을 통해서 파이썬 자료형들과 자료형에 따른 연산자, 메서드에 따른 시간 복잡도가 얼마나 걸리는지 알아보겠습니다. 시간 복잡도 계산 복잡도 이론에서 시간 복잡도는 문제를 해결하는데 걸리는 시간과 입력의 함수 관계를 가리킨다. 컴퓨터과학에서 알고리즘의 시간 복잡도는 입력을 나타내는 문자열 길이의 함수로서 작동하는 알고리즘을 취해 시간을 정량화하는 것이다. 알고리즘의 시간복잡도는 주로 빅-오(Big-O)표기법을..