[그림] 시간 복잡도 그래프
알고리즘 문제를 풀다 보면 문제에 대한 해답을 찾는 것이 가장 중요합니다. 그러나 그에 못지않게, 효율적인 방법으로 문제를 해결했는지도 중요합니다. 혹시 문제를 풀다가, 이것보다 더 효율적인 방법은 없을까?, 또는 이게 제일 좋은 방법이 맞나?라는 생각을 해 본 적이 있나요? 효율적인 방법을 고민한다는 것은 시간 복잡도를 고민한다는 것과 같은 말입니다. 이번 챕터에서는 시간 복잡도와 Big-O(빅-오) 표기법에 대해서 배워 보도록 하겠습니다.
시간 복잡도
문제를 해결하기 위한 알고리즘의 로직을 코드로 구현할 때, 시간 복잡도를 고려한다는 것은 무슨 의미일까요? 한 문장으로 정리하자면 다음과 같습니다.
입력값의 변화에 따라 연산을 실행할 때, 연산 횟수에 비해 시간이 얼마만큼 걸리는가?
앞서 이야기했던 효율적인 알고리즘을 구현한다는 것은 바꾸어 말해 입력값이 커짐에 따라 증가하는 시간의 비율을 최소화한 알고리즘을 구성했다는 이야기입니다. 그리고 이 시간 복잡도는 주로 빅-오 표기법을 사용해 나타냅니다.
Big-O 표기법
시간 복잡도를 표기하는 방법은 다음과 같습니다.
- Big-O(빅-오)
- Big-Ω(빅-오메가)
- Big-θ(빅-세타)
Big-O는 상한 점근, Big-Ω(omega)는 하한 점근, Big-Θ(theta)는 그 둘의 평균을 나타냅니다.
위 세 가지 표기법은 시간 복잡도를 각각 최악, 최선, 중간(평균)의 경우에 대하여 나타내는 방법입니다. 이 중에서 Big-O 표기법이 가장 자주 사용됩니다. 빅오 표기법은 최악의 경우를 고려하므로, 프로그램이 실행되는 과정에서 소요되는 최악의 시간까지 고려할 수 있기 때문입니다. "최소한 특정 시간 이상이 걸린다" 혹은 "이 정도 시간이 걸린다"를 고려하는 것보다 "이 정도 시간까지 걸릴 수 있다"를 고려해야 그에 맞는 대응이 가능합니다.
결과를 반환하는 데 최선의 경우 1초, 평균적으로 1분, 최악의 경우 1시간이 걸리는 알고리즘을 구현했고, 최선의 경우를 고려한다고 가정하겠습니다. 이 알고리즘을 100번 실행한다면, 최선의 경우 100초가 걸립니다. 만약 실제로 걸린 시간이 1시간을 훌쩍 넘겼다면, 어디에서 문제가 발생한 거지?란 의문이 생길 겁니다. 최선의 경우만 고려하였으니, 어디에서 문제가 발생했는지 알아내기 위해서는 로직의 많은 부분을 파악해야 하므로 문제를 파악하는 데 많은 시간이 필요합니다.
평균값을 기대하는 시간 복잡도를 고려한다면 어떨까요? 알고리즘을 100번 실행할 때 100분의 시간이 소요된다고 생각했는데, 최악의 경우가 몇 개 발생하여 300분이 넘게 걸렸다면 최선의 경우를 고려한 것과 같은 고민을 하게 됩니다.
극단적인 예이지만, 위와 같이 최악의 경우가 발생하지 않기를 바라며 시간을 계산하는 것보다는 최악의 경우도 고려하여 대비하는 것이 바람직합니다. 따라서 다른 표기법보다 Big-O 표기법을 많이 사용합니다. 이어지는 내용에서, Big-O 표기법의 종류에 대해 알아보겠습니다.
O(1)
[그림] 시간 복잡도가 O(1)인 경우
Big-O 표기법은 입력값의 변화에 따라 연산을 실행할 때, 연산 횟수에 비해 시간이 얼마만큼 걸리는가?를 표기하는 방법입니다. O(1)는 constant complexity라고 하며, 입력값이 증가하더라도 시간이 늘어나지 않습니다. 다시 말해 입력값의 크기와 관계없이, 즉시 출력값을 얻어낼 수 있다는 의미입니다. O(1)의 시간 복잡도를 가진 알고리즘을 살펴보겠습니다.
function O_1_algorithm(arr, index) {
return arr[index];
}
let arr = [1, 2, 3, 4, 5];
let index = 1;
let result = O_1_algorithm(arr, index);
console.log(result); // 2[코드] O(1)의 시간 복잡도를 가지는 알고리즘 예시
위 알고리즘에선 입력값의 크기가 아무리 커져도 즉시 출력값을 얻어낼 수 있습니다. 예를 들어 arr의 길이가 100만이라도, 즉시 해당 index에 접근해 값을 반환할 수 있습니다.
O(n)
[그림] 시간 복잡도가 O(n)인 경우
O(n)은 linear complexity라고 부르며, 입력값이 증가함에 따라 시간 또한 같은 비율로 증가하는 것을 의미합니다. 예를 들어 입력값이 1일 때 1초의 시간이 걸리고, 입력값을 100배로 증가시켰을 때 1초의 100배인 100초가 걸리는 알고리즘을 구현했다면, 그 알고리즘은 O(n)의 시간 복잡도를 가진다고 할 수 있습니다. O(n)의 시간 복잡도를 가진 알고리즘을 살펴보겠습니다.
function O_n_algorithm(n) {
for (let i = 0; i < n; i++) {
// do something for 1 second
}
}
function another_O_n_algorithm(n) {
for (let i = 0; i < 2n; i++) {
// do something for 1 second
}
}[코드] O(n)의 시간 복잡도를 가지는 알고리즘 예시
O_n_algorithm 함수에선 입력값(n)이 1 증가할 때마다 코드의 실행 시간이 1초씩 증가합니다. 즉 입력값이 증가함에 따라 같은 비율로 걸리는 시간이 늘어나고 있습니다. 그렇다면 함수 another_O_n_algorithm 은 어떨까요? 입력값이 1 증가할때마다 코드의 실행 시간이 2초씩 증가합니다. 이것을 보고, "아! 그렇다면 이 알고리즘은 O(2n) 이라고 표현하겠구나!" 라고 생각할 수 있습니다. 그러나, 사실 이 알고리즘 또한 Big-O 표기법으로는 O(n)으로 표기합니다. 입력값이 커지면 커질수록 계수(n 앞에 있는 수)의 의미(영향력)가 점점 퇴색되기 때문에, 같은 비율로 증가하고 있다면 2배가 아닌 5배, 10배로 증가하더라도 O(n)으로 표기합니다.
O(log n)
[그림] 시간 복잡도가 O(log n)인 경우
O(log n)은 logarithmic complexity라고 부르며 Big-O표기법중 O(1) 다음으로 빠른 시간 복잡도를 가집니다. 자료구조에서 배웠던 BST(Binary Search Tree)를 기억하시나요? BST에선 원하는 값을 탐색할 때, 노드를 이동할 때마다 경우의 수가 절반으로 줄어듭니다. 이해하기 쉬운 게임으로 비유해 보자면 up & down을 예로 들 수 있습니다.
- 1~100 중 하나의 숫자를 플레이어1이 고른다 (30을 골랐다고 가정합니다).
- 50(가운데) 숫자를 제시하면 50보다 작으므로 down을 외친다.
- 1~50중의 하나의 숫자이므로 또다시 경우의 수를 절반으로 줄이기 위해 25를 제시한다.
- 25보다 크므로 up을 외친다.
- 경우의 수를 계속 절반으로 줄여나가며 정답을 찾는다.
매번 숫자를 제시할 때마다 경우의 수가 절반이 줄어들기 때문에 최악의 경우에도 7번이면 원하는 숫자를 찾아낼 수 있게 됩니다. BST의 값 탐색도 같은 로직으로 O(log n)의 시간 복잡도를 가진 알고리즘(탐색기법)입니다.
O(n2)
[그림] 시간 복잡도가 O(n2)인 경우
O(n2)은 quadratic complexity라고 부르며, 입력값이 증가함에 따라 시간이 n의 제곱수의 비율로 증가하는 것을 의미합니다.
예를 들어 입력값이 1일 경우 1초가 걸리던 알고리즘에 5라는 값을 주었더니 25초가 걸리게 된다면, 이 알고리즘의 시간 복잡도는 O(n2)라고 표현합니다. O(n2)의 시간 복잡도를 가진 알고리즘을 살펴보겠습니다.
function O_quadratic_algorithm(n) {
for (let i = 0; i < n; i++) {
for (let j = 0; j < n; j++) {
// do something for 1 second
}
}
}
function another_O_quadratic_algorithm(n) {
for (let i = 0; i < n; i++) {
for (let j = 0; j < n; j++) {
for (let k = 0; k < n; k++) {
// do something for 1 second
}
}
}
}[코드] O(n2)의 시간 복잡도를 가지는 알고리즘 예시
2n, 5n 을 모두 O(n)이라고 표현하는 것처럼, n3과 n5 도 모두 O(n2)로 표기합니다. n이 커지면 커질수록 지수가 주는 영향력이 점점 퇴색되기 때문에 이렇게 표기합니다.
O(2n)
[그림] 시간 복잡도가 O(2n)인 경우
O(2n)은 exponential complexity라고 부르며 Big-O 표기법 중 가장 느린 시간 복잡도를 가집니다. 종이를 42번 접으면 그 두께가 지구에서 달까지의 거리보다 커진다는 이야기를 들어보신 적 있으신가요? 고작 42번 만에 얇은 종이가 그만한 두께를 가질 수 있는 것은, 매번 접힐 때마다 두께가 2배로 늘어나기 때문입니다. 구현한 알고리즘의 시간 복잡도가 O(2n)이라면 다른 접근 방식을 고민해 보는 것이 좋습니다.
function fibonacci(n) {
if (n <= 1) {
return 1;
}
return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2);
}[코드] O(2n)의 시간 복잡도를 가지는 알고리즘 예시
재귀로 구현하는 피보나치 수열은 O(2n)의 시간 복잡도를 가진 대표적인 알고리즘입니다. 브라우저 개발자 창에서 n을 40으로 두어도 수초가 걸리는 것을 확인할 수 있으며, n이 100 이상이면 평생 결과를 반환받지 못할 수도 있습니다.