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10_Wiki/Topics/AI/Algorithm-Complexity-Big-O.md

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 id: BIG-O-001
-category: "[[10_Wiki/💡 Topics/AI]]"
+category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
 confidence_score: 1.0
 tags: [computer-science, algorithm, complexity, optimization, big-o]
 last_reinforced: 2026-04-26
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-# [[Algorithm Complexity (Big O, 알고리즘 복잡도)]]
+# Algorithm Complexity (Big O, 알고리즘 복잡도)
 
 ## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
 > "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.
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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]]
-- **Raw Source:** [[10_Wiki/Topics/AI/Algorithm-Complexity-Big-O.md]]
+- Algorithm, [[Parallel-Computing]], Vector-Database-Selection, [[Optimization]]
+- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Algorithm-Complexity-Big-O.md