Big O 공간 복잡도: O(n) vs O(1) 완벽 이해

핵심 기술: Big O 표기법의 공간 복잡도 개념을 설명하며, O(n) (선형 공간)과 O(1) (상수 공간)의 의미와 차이점을 명확히 설명합니다. 알고리즘이 입력 크기에 따라 메모리 요구량이 어떻게 변하는지를 이해하는 것이 핵심입니다.

기술적 세부사항:
* 공간 복잡도: 알고리즘 실행에 필요한 총 메모리 양. 입력 공간과 보조 공간으로 구분됩니다.
* 입력 공간: 입력 자체를 저장하는 데 사용되는 메모리 (O(n)).
* 보조 공간: 알고리즘 처리 중 추가로 사용되는 메모리 (임시 변수, 스택, 배열 등). Big O 표기법에서는 주로 보조 공간을 지칭합니다.
* O(n) 공간 복잡도: 입력 크기 n에 비례하여 메모리 사용량이 선형적으로 증가합니다. (예: n개의 요소를 저장하는 리스트 생성, n번의 재귀 호출)
* O(1) 공간 복잡도: 입력 크기에 관계없이 고정된 양의 메모리를 사용합니다. (예: 합계 계산 시 단일 변수 사용, 제자리 정렬)
* 총 공간 복잡도: 입력 공간과 보조 공간의 합으로 계산되지만, Big O 표기법에서는 상수항과 낮은 차수의 항은 제거하고 가장 지배적인 항만 남깁니다. (예: O(n) + O(1) = O(n))

개발 임팩트: O(1) 공간 복잡도는 메모리 효율성이 중요한 임베디드 시스템, 대규모 데이터 처리, 성능이 중요한 시스템에서 매우 중요합니다. O(n) 역시 결과를 저장하거나 데이터를 처리할 때 필수적이며, 경우에 따라서는 전혀 문제가 되지 않습니다. 메모리 사용량의 스케일링을 이해하면 확장 가능하고 효율적인 코드를 설계하는 데 도움이 됩니다.

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