내가 푼 풀이
문제점: n이 1000을 넘어가게 되면 제한시간 1초를 넘어서게 된다.
#include <stdio.h>
using namespace std;
int main(){
//freopen("input.txt", "rt", stdin);
// 1. 자연수를 입력 받는다.
int n = 0;
int cnt = 0;
scanf("%d", &n);
// 2. 1부터 n까지 약수를 출력한다.
for( int i = 1; i <= n; i++){
cnt = 0;
for( int j = 1; j <= i; j++){
if( i % j == 0) cnt++;
}
printf("%d ", cnt);
}
return 0;
}
실행 시간을 단축시키는 풀이
i는 1~n까지 돌고 j는i의 배수에만 cnt를 1씩 증가시켜준다.
#include <stdio.h>
int cnt[5001];
int main(void){
//freopen("input.txt", "rt", stdin);
// 1. 자연수를 입력 받는다.
int n = 0;
scanf("%d", &n);
// 2. i는 1~n까지 돌고 j는i의 배수에만 cnt를 1씩 증가시켜준다.
for( int i = 1; i <= n; i++){
for( int j = i; j <= n; j = j + i){
cnt[j]++;
}
}
for( int i = 1; i <= n; i++){
printf("%d ", cnt[i]);
}
}
1부터 n까지 i의 배수만큼 1씩 더해주는 아이디어.
와.. 어떻게 이런 생각을 할 수 있지
잉? 오히려 시간 제한이 더 많이 걸린다
뭐가 문제지
Q&A를 달아보자. - 컴퓨터 성능 차이라는데.. 아쉽다.. ㅠㅜ
나중에 피시방 갈 일 생기면 한 번 코드 돌려봐야겠다.
위 아래 코드의 시간복잡도를 분석해보자
시간복잡도라 하면 연산의 횟수를 구하는 거라 생각하면 되겠습니다.
처리할 데이터의 크기가 n이고, 연산의 횟수를 구해주는 함수를 T(n)이라고 하겠습니다.
▣ 첫 번째 경우:
for(i=1; i<=n; i++){ //n회 반복
for(j=1; j<=i; j++){ //평균 (n+1)/2 회 반복
연산;
}
}
위 코드의 T(n)=n*(n+1)/2 이고 Big-O 표기법은 차수가 낮은 항들과 계수를 무시하고 표현하므로 O(n^2)이라 합니다.
▣ 두번째 경우 :
for(i=1; i<=n; i++){ //n회 반복
for(j=1; j<=n; j=j*2){ //log n(밑은 2) 반복
연산;
}
}
위 코드의 경우 T(n)=n*logn 이고 Big-O 표기법으로는 O(nlogn)입니다.
for(i=1; i<=n; i++){ //n회 반복
for(j=1; j<=n; j=j+i){ // n/i 회 반복
연산;
}
}
코드의 경우 T(n)의 식을 n에 관한 다항식으로 표현하기 힘듭니다만 j 가 i의 증가율로 증가하므로
위 코드가 "▣첫 번째 경우"의 코드 보다는 성능이 좋고 "▣두번째 경우"의 코드 보다는 성능이 떨어집니다.
즉 위코드의 성능이 O(n^2)과 O(nlogn)사이에 있으며 제가 봤을 때는 위 코드의 성능이 O(nlogn)에
가깝다고 생각합니다. 영상에서는 이정도의 근거로 제 느낌을 얘기한 것입니다.
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