알고리즘문제를 해결하기 위한 단계적 절차.입력 > 명확한 단계 > 출력 구조를 가지며 어떤 입력이 주어져도 정확하고 예측 가능한 결과를 도출해야 한다.Big O 표기법Big O는 알고리즘의 성능(시간/공간)을 측정하는 표현 방식이다.입력 크기(n)가 증가할 때 연산 횟수나 메모리 사용량이 어떻게 변하는 지를 설명한다.특히 최악의 경우를 기준으로 표현한다.O(1): 상수 - 입력 크기와 무관O(n): 선형 - 입력 크기에 비례O(n^2): 이차 - 이중 반복문O(2^n): 지수 - 이진 탐색O(log n): 로그 - 피보나치 재귀 등복잡도 계산 원칙상수제거: O(2n) -> O(n)최고 차수 유지: O(n^2 + n) -> O(n^2)중첩 반복문은 곱으로 해석: for{for} -> O(n^2) 시간 복..
