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10_Wiki/Topics_GD/Algorithm-Complexity-Big-O.md

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 id: BIG-O-001
 category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
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 last_reinforced: 2026-04-26
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 > "데이터가 무한히 늘어날 때, 알고리즘이 얼마나 버틸 수 있는지 측정하라" — 입력 데이터의 크기($n$)에 따른 시간적(Time) 및 공간적(Space) 자원 소모량의 증가 추세를 나타내는 수학적 표기법.
 
 ## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
-- **추출된 패턴:** 구체적인 실행 시간 대신 최악의 경우(Worst-case)를 기준으로 알고리즘의 확장성([[Scalability]])을 분류하여 효율적인 설계를 돕는 추상화 패턴.
+- **추출된 패턴:** 구체적인 실행 시간 대신 최악의 경우(Worst-case)를 기준으로 알고리즘의 확장성([[Scalability|Scalability]])을 분류하여 효율적인 설계를 돕는 추상화 패턴.
 - **주요 복잡도 단계:**
     - **$O(1)$:** 상수 시간. 입력 크기와 무관하게 즉시 처리 (예: 배열 인덱스 접근).
     - **$O(\log n)$:** 로그 시간. 처리 범위가 절반씩 줄어듦 (예: 이진 탐색).
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 - **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 모든 지식 검색 및 클러스터링 알고리즘 도입 시 최악의 경우 $O(n \log n)$ 이하의 복잡도를 유지하는 것을 원칙으로 함.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
-- Algorithm, [[Parallel-Computing]], Vector-Database-Selection, [[Optimization]]
+- Algorithm, [[Parallel-Computing|Parallel-Computing]], Vector-Database-Selection, [[Optimization|Optimization]]
 - **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Algorithm-Complexity-Big-O.md