TIME COMPLEXITY CALCULATOR
시간복잡도 계산기 (Big-O)
입력 크기 N에 따른 알고리즘 복잡도(O(1) ~ O(N!))별 연산 횟수와 제한 시간 통과 여부를 한눈에 비교합니다.
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Big-O 시간복잡도 계산기
입력 크기 N과 알고리즘 복잡도를 선택하면 예상 연산 횟수와 시간 초과 여부를 추정합니다.
예시 입력:
Big-O 시간복잡도 추정 및 제출 전략 가이드
백준(BOJ), 프로그래머스, 정보올림피아드, NYPC 등 코딩 테스트 문제를 풀 때 가장 중요한 것은 문제 조건으로 주어진 N(입력 범위)을 보고 어떤 알고리즘을 선택해야 하는지 즉시 판단하는 능력입니다.
N의 크기별 권장 복잡도 지침
- N ≤ 10~12: O(N!) 팩토리얼 순열 완전탐색 (Brute force)
- N ≤ 20: O(2ᴺ) 비트마스크, 재귀 지수 완전탐색
- N ≤ 500: O(N³) 삼차 시간 (플로이드-워셜, 3중 반복문)
- N ≤ 2,000 ~ 5,000: O(N²) 이중 반복문, 간단한 DP
- N ≤ 100,000 ~ 500,000: O(N log N) 정렬, 이분 탐색, 세그먼트 트리
- N ≤ 10,000,000: O(N) 선형 탐색, 투 포인터, 슬라이딩 윈도우
- N ≥ 10,000,000: O(log N) 또는 O(1) 분할 정복, 수학적 접근
자주 묻는 질문 (FAQ)
- Q.코딩 테스트나 정보올림피아드에서 보통 1초당 몇 회 연산이 기준인가요?
- C/C++ 기준으로 1초에 약 1억 회(10^8 회) 연산을 기준으로 잡는 것이 일반적입니다. Java나 Python의 경우 약 2,000만~5,000만 회 수준으로 조금 더 여유를 두고 설계해야 합니다.
- Q.N=10만일 때 O(N^2) 알고리즘을 사용하면 어떻게 되나요?
- N=10만일 때 N^2 = 100억 회(10^10 회) 연산이 필요하여 1초 제한 시간을 크게 초과하므로 TLE(Time Limit Exceeded) 판정을 받게 됩니다. O(N log N) 이하의 알고리즘으로 개선해야 합니다.
- Q.이 계산기의 실행 시간 결과가 100% 정확한가요?
- 아니요, 본 계산기는 1초당 1억 회 표준 기준으로 단순 계산한 교육용 추정 도구입니다. 실제 실행 시간은 컴퓨터 하드웨어, 컴파일러 최적화, 메모리 접근 패턴, 상수항에 따라 달라질 수 있습니다.
- Q.O(2^N) 지수 시간복잡도는 N이 얼마 이상일 때 불가능한가요?
- N이 20일 때 약 100만 회로 통과가 가능하지만, N이 30 이상이 되면 10억 회 이상으로 급증하여 시간 초과가 발생합니다.
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