🔍 Intro알고리즘 공부를 하다 보면 빠지지 않고 등장하는 개념, 바로 시간 복잡도(Time Complexity)다.시간 복잡도는 데이터의 크기(N)에 따라 연산량이 얼마나 늘어나는지를 수치화한 개념이다.이번 글에서는 O(1)부터 O(n!)까지 주요 시간 복잡도들을 실생활 예시와 함께 정리하고,100만 개 데이터일 때 대략 몇 번의 연산이 필요한지도 함께 비교해보려고 한다.위클리페이퍼 주제가 "O(n)과 O(log n)의 성능 차이를 실생활 예시를 들어 설명하고, 데이터의 크기가 1백만 개일 때 각각 대략 몇 번의 연산이 필요한지 비교해주세요."였다. 이왕 O(n)과 O(log n)을 비교하는 김에 O(1)부터 O(n!)까지 한 번에 비교해보고자 한다!~시간 복잡도란?시간 복잡도는 입력 크기(n)가 ..