アルゴリズムベース

出典:董文娜youtube
複雑度:
時間の複雑さ、空間の複雑さ
複雑さをチェックしてパフォーマンスを決定します.
->大文字:
成長が最も速い港を考える.すなわち,関数の上限のみを表す.
ex) 3n^3 + 5n^2 +100000 -> O(N^3)
better
O(1):一定時間
O(logn):ログ時間
O(N):線形時間
O(Nlogn):ログ線形時間
O(N^2):サブタイム
O(N^2):第3時間
O(2^N):指数時間
worse
一般的な時間制限は5秒です
Pythonは毎秒2000万回の演算を実行すると仮定します.
ただし、採点用のコンピュータサーバによっては、千差万別
時間が1秒に制限され、Nの範囲が500の場合、O(N^3)アルゴリズムを使用することができる.
測定実行時間

import time
start_time=time.time() #측정시작

#프로그램 소스코드

end_time=time.time() #측정 종료
print("time:",end_time-start_time) #수행시간출력