생활
알고리즘에서 '성능의 상한'이란?
알고리즘에서 성능과 소요 시간은 반비례 관계에 있다고 할 수 있을 것 같은데요. (성능이 올라가면 소요 시간은 줄어들고, 소요 시간이 늘어나면 성능은 떨어지는 것이고.)
그렇다면 '시간의 상한'='성능의 하한', '시간의 하한'=성능의 상한'이라 할 수 있지 않나요?
알고리즘의 시간 복잡도 점근적 표기법 중
빅-오 표기법은 '알고리즘의 성능이 아무리 나빠도 빅-오 표기법의 함수 시간보다는 시간이 적게 걸린다'라는 의미이고,
빅-오메가 표기법은 '알고리즘의 성능이 아무리 좋아도 빅-오메가 표기법의 함수 시간보다는 시간이 많이 걸린다'라는 의미라고 배웠습니다.
그렇다면 빅-오 표기법은 시간의 상한=성능의 하한, 빅-오메가 표기법은 시간의 하한=성능의 상한이라 할 수 있지 않나요?
제 교재에서는 빅-오 표기법이 '성능의 상한'이라고 설명하고 있어서 뭐가 뭔지 좀 헷갈립니다....
알고리즘에서의 '성능의 상한'이 제가 이해하고 있는 것과 다른 개념인가요?
그리고 이 뒤의 내용도 좀 헷갈립니다. 세 가지 표기법 중 빅-오 표기법을 가장 많이 사용하는 것과 빠른 알고리즘을 선호하는 것에는 무슨 관계가 있나요? 이 문단 자체가 무슨 이야기를 하고 있는 것인지 모르겠습니다.