complexity

isGeekCode · isGeekCode · commit e7cb36eaa4e1 · 2025-03-30T18:25:37.000+09:00
diff --git a/Algorithm/algorithm_000_essential_TimeComplexity.md b/Algorithm/algorithm_000_essential_TimeComplexity.md
@@ -8,6 +8,21 @@
 
 이 문서에서는 주로 **시간 복잡도**를 기준으로 정리하며, 필요한 경우 공간 복잡도도 함께 고려한다.
 
+### 🧠 시간 복잡도는 왜 중요할까?
+
+코딩 테스트를 처음 시작하면 가장 어렵게 느껴지는 개념 중 하나가 바로 **시간 제한**이다.  
+"이 코드, 시간 안에 돌아갈까?"라는 걱정이 꼬리를 물게 된다.
+
+이때 중요한 도구가 바로 **시간 복잡도(Time Complexity)** 개념이다.  
+이는 **코드가 얼마나 빠르게 실행되는지를 분석하는 기준**이 된다.
+
+시간 복잡도를 표현할 때는 **빅오(Big-O) 표기법**을 사용한다.  
+이는 입력 크기(N)가 커질수록 실행 시간이 얼마나 빨리 증가하는지를  
+"빠르게 증가하는 항만 고려해서" 단순화한 방식이다.
+
+예를 들어 `O(n^2 + n)`이라는 복잡도가 있을 때,  
+N이 커지면 결국 `n^2`이 지배적인 항이 되므로 `O(n^2)`로 표현한다.
+
 ## 코딩 테스트에서 시간 제한을 이해하는 법
 
 - 일반적으로 **1초에 약 1억 번 연산 가능**  
