제가 n 값과 s 배열의 값을 무작위로 ( 난수 생성 ) 만들어 낸 후, 500번을 돌려봤는데요. ( 그 500번의 시도도 50번 정도 돌려보았습니다 )

결론은, 평균은 거의 차이가 없었습니다. 그런데 500번의 테스트를 진행하는 동안에 일부 테스트는 차이가 크게 나더라구요. 

( 전체적인 평균은 거의 비슷하나 0.00001초 = 0.01ms,   @일부 편차가 큰 데이터가 존재@ ) -> 1000번의 경우, 평균 오차가 0.000007초로 더 줄어듬.

( 돌리는 횟수가 적을 때에는 평균의 차이가 0.01초 정도로 크게 났으나, 그 수를 높일수록 오차는 현저히 줄었습니다 )

이 최대 편차는 매 횟수의 시간 차이의 최댓값을 계속 갱신해가면서 구했는데, 어쩔 때는 가장 큰 차이가 0.186초이더군요. 와우; ( 그러나 대부분 위와 같이 60~70ms의 차이었습니다 )

( 위 경우, 64ms 과 132ms의 차이를 약 70ms으로 잡으면, 0.07초 차이 )

그리고 그런 차이가 날 때 마다, 누가 더 오래 걸리는 지도 조사해봤는데, 10번 중에 7번 정도는 두 번째 for loop가 오래걸렸고, 3번 정도는 첫 번째 for loop가 오래 걸렸습니다.

따라서, 제 생각에는, 만약 로직의 차이로 인한 시간 차이였다면( 만일, 첫 번째 for loop가 더 효율적이며, 빨랐다면 ),

때때로, 데이터의 차이에 따라서,  첫 번째 for loop가 더 오래걸리거나 비슷할 수도 있겠지만, 

평균적인 시간측정에서도 저정도의 오차밖에 나지 않는다면, 이는 로직의 차이라고 말하긴 힘들 것입니다. 

( 사실, 말씀하신 것처럼 저도 로직에서의 차이는 못 느끼겠습니다. 그래도 가장 확실한 건, 직접 해보는거라고 믿었습니다. )

마치, 동전 던지기로 비유해보면 어떨까요? 실제로, 친구와 앞면이 나올지 뒷면이 나올지 내기를 해보면, 사실 이론처럼 정확히 반반씩 나오지는 않습니다. 그러나 한 두번이 아닌 매우 많은 시도를 하다보면, 앞면과 뒷면의 차이는 상대적으로 무시할 수 있을만큼 작아집니다. 그렇다면, 우리는 앞면과 뒷면의 확률은 같다고 말할 수 있게 됩니다.

와 귀한 시간내어 테스트까지 해주셔서 감사합니다 ㅜㅜ

덕분에 궁금한점 속시원히 해결되었습니다 ㅎㅎ

복받으세요!!! :)