Big O Notation(빅오 표기법) #4

💡 **[Colt Steele](https://www.udemy.com/user/coltsteele/) 의 JavaScript Algorithms and Data Structures Masterclass의 강의를 참고하여 정리한 글입니다.**

4. Big O 표현식의 단순화

3페이지에서 빅오 표현식에 대해서 간단히 알아보았다.

앞전에 살펴보았듯이 solution1은 for 문을 통한 루프가 존재하며, 우리는 해당 코드에서 일어나는 연산을 5n+2 로 정의했었다. 그럼 빅오 표현식도 동일한가?

정답은 그렇지 않다. n 즉, 입력값에 따라 변동하는 빅오 표현식들( n^2 etc...)은 n 값을 크게 보면 다른 값들과 큰 차이성을 두각하지 않는다.

5n+2 나 10n 이나 n 값에 따라 증가하는 시간효율성의 비례는 다른 n^2 등의 지수함수 등과의 비교에는 큰 차이를 보이나 같은 함수식 끼리에서의 차이는 큰 두각을 보이지 않는다라는 것이다. 특히나 5n+2 뒤에 붙은 +2 는 더더욱

고정적과 유동적을 통해서 쉽게 빅오 표현식을 정의할 수 있다.

n 값에 영향을 받는가와 그렇지 않은가.

• n의 값에 영향을 받는다.
  • 로그 함수( O(log n), O(nlog n) etc...)
  • 선형 함수( O(n) )
  • 지수 함수( O(n^2) etc...)
• n의 값에 영향을 받지 않는다.
  • 상수 함수( O(1) )

즉 쉽게 말해 O(n^3 + n + n^2 + nlog n) 과 같더라도 제일 큰 상승폭을 지닌 것( O(n^3) )이 빅오 표현식이다.