문제
오늘도 서준이는 알고리즘의 수행시간 수업 조교를 하고 있다. 아빠가 수업한 내용을 학생들이 잘 이해했는지 문제를 통해서 확인해보자.
입력의 크기 n이 주어지면 MenOfPassion 알고리즘 수행 시간을 예제 출력과 같은 방식으로 출력해보자.
MenOfPassion 알고리즘은 다음과 같다.
MenOfPassion(A[], n) { sum <- 0; for i <- 1 to n - 1 for j <- i + 1 to n sum <- sum + A[i] × A[j]; # 코드1 return sum; }
입력
첫째 줄에 입력의 크기 n(1 ≤ n ≤ 500,000)이 주어진다.
출력
첫째 줄에 코드1 의 수행 횟수를 출력한다.
둘째 줄에 코드1의 수행 횟수를 다항식으로 나타내었을 때, 최고차항의 차수를 출력한다. 단, 다항식으로 나타낼 수 없거나 최고차항의 차수가 3보다 크면 4를 출력한다.
예제 입력 1
7
예제 출력 1
21 2
코드1 이 21회 수행되고 알고리즘의 수행 시간이 $n^{2}$에 비례한다.
알고리즘 분류
- 수학
- 구현
- 사칙연산
- 시뮬레이션
문제 출처
https://www.acmicpc.net/problem/24265
24265번: 알고리즘 수업 - 알고리즘의 수행 시간 4
오늘도 서준이는 알고리즘의 수행시간 수업 조교를 하고 있다. 아빠가 수업한 내용을 학생들이 잘 이해했는지 문제를 통해서 확인해보자. 입력의 크기 n이 주어지면 MenOfPassion 알고리즘 수행 시
www.acmicpc.net
문제 해결 방법
- 시간 복잡도(Time Complexity)에 대해 이해하고 있으면 쉽게 풀 수 있는 문제였다.
- 문제에서 주어진
MenOfPassion
알고리즘의 시간 복잡도를 구해보자.- 우선 2중 for 문이 사용되었기 때문에 대략적으로 시간 복잡도는 이라고 할 수 있다. 하지만 더 구체적인 시간 복잡도를 구해보자.
- 외부 for 문에서 까지 번이 수행된다.
- 내부 for 문에서 까지 번이 수행된다.
- 외부 for 문이 순회하는 동안 내부 for 문도 함께 순회하게 되는데, 내부 for 문에서는 까지 번이 수행된다.
- 이므로, 이고, 이 된다.
- 의 중괄호()안에 있는 요소들은 외부 for 문이 번째 순회하는 동안 내부 for 문의 수행 횟수들을 하나하나씩 나타낸 것이다. 즉, 첫 번째 요소는 외부 for 문이 첫 번째로 순회할 때, 내부 for 문이 번 순회한다는 뜻이고, 두 번째 요소는 외부 for 문이 두 번째로 순회할 때, 내부 for 문이 번 순회한다는 뜻이다. 이런식으로 내부 for 문이 순회하는 횟수들을 모두 더해주면(의 내부 요소들을 모두 더해주면) 전체적으로 2중 for 문의 연산 횟수를 구할 수 있게 된다.
- 가우스의 덧셈 공식에 의하면, 부터 까지의 합을 구하는 공식은 이다. 따라서 내부 for 문의 연산 횟수를 나타내는 요소들인 부터 까지의 합을 구하는 공식을 구해보면, 이다.
- 따라서 문제에서 주어진 알고리즘을 시간 복잡도로 표현하면 와 같다.
- 이므로, 이고, 이 된다.
MenOfPassion(A[], n) { sum <- 0; for i <- 1 to n - 1 for j <- i + 1 to n sum <- sum + A[i] × A[j]; # 코드1 return sum; }
- 문제에서 주어진 알고리즘을 코드로 작성해보면 다음과 같다. (자료형을
int
로 선언하였다.)
int MenOfPassion(int A[], int n) { int sum = 0; for (int i = 1; i <= n - 1; i++) { for (int j = i + 1; j <= n; j++) { sum = sum + A[i] * A[j]; // 코드 1 } } return sum; }
- 의 최고 차항()의 차수가 이고, 2중 for 문에 의해
n * (n - 1) / 2
번 연산이 수행되므로,n * (n - 1) / 2
과 함께2
을 출력시키면 된다.
// MenOfPassion void Solution(ULLI n) { // O(n(n-1)/2) -> 최고 차항(n)의 차수가 2이므로 2를 출력한다. cout << n * (n - 1) / 2 << '\n' << 2 << '\n'; }
- 단 여기에서 주의할 점이 있다.
n
의 입력 범위가 이므로,n * n
의 값이int
자료형의 최대값(약 21억)을 초과할 수 있다. ( (2,500억)) 따라서 변수n
을 선언할 때, 적절한 자료형을 설정해주어야 한다. - 나는
unsigned long long int
자료형을 사용하여 변수n
을 선언하였다.
// 입력값 범위 : 0 <= n <= 500,000 // -> int의 최대 범위(약 21억)를 초과하므로 long long 형으로 선언한다. using ULLI = unsigned long long int; ULLI n;
코드
#include <iostream> using namespace std; // 입력값 범위 : 0 <= n <= 500,000 // -> int의 최대 범위(약 21억)를 초과하므로 long long 형으로 선언한다. using ULLI = unsigned long long int; ULLI n; void Input() { cin >> n; } // MenOfPassion void Solution(ULLI n) { // O(n(n-1)/2) -> 최고 차항(n)의 차수가 2이므로 2를 출력한다. cout << n * (n - 1) / 2 << '\n' << 2 << '\n'; } void Output() { Solution(n); } void Solve() { Input(); Output(); } int main() { ios_base::sync_with_stdio(false); cin.tie(NULL); cout.tie(NULL); Solve(); return 0; }
채점 결과

참고
- [단계별로 풀어보기] > [시간 복잡도]
- 브론즈III
참고 사이트
Big O notation - Wikipedia
From Wikipedia, the free encyclopedia Notation describing limiting behavior Big O notation is a mathematical notation that describes the limiting behavior of a function when the argument tends towards a particular value or infinity. Big O is a member of a
en.wikipedia.org
점근 표기법 - 나무위키
커누스는 란다우의 표기법을 종합해 다음의 4가지 표기법을 같이 정리하였다. f(x)=o(g(x))f(x) = o(g(x)) f(x)=o(g(x)): 임의의 c>0c>0c>0에 대해 MMM이 존재하여 x>M⇒∣f(x)∣≤cg(x)x>M \Rightarrow |f(x)| \le c g(x) x>M
namu.wiki
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