핵심 요약
TOAST UI가 Big-O 말고 Bug-O 노테이션의 개념과 성능 예측의 중요성을 설명하는 기술 블로그를 공개했습니다.
주요 경험
- 성능이 매우 중요한 코드를 작성할 때 알고리즘 복잡도를 고려하는 습관의 중요성을 다룹니다.
- Big-O는 데이터가 많아질수록 코드가 얼마나 느려지는지를 보여주는 척도로, 정확한 수치를 제공하지 않더라도 알고리즘 규모를 이해하는 데 도움이 됩니다.
- 예시로, 정렬 알고리즘의 복잡도가 O(n^2)일 때 50배 많은 아이템을 정렬하면 대략 2,500배 느려진다고 설명합니다.
얻은 인사이트
- 알고리즘의 규모를 이해하는 데 있어 Big-O 표현이 핵심 도구라는 점을 확인했습니다.
- 성능 리뷰나 최적화 시, 수치보다 규모에 초점을 맞춘 분석이 필요하다는 실무 인사이트를 얻었습니다.
- Bug-O 관점은 코드의 확장성과 성능 예측을 위한 의사결정에 도움을 줍니다.
