ชีตสรุป Big-O
เอกสารอ้างอิง Big-O ที่ค้นหาและพิมพ์ได้: ความซับซ้อนด้านเวลาและพื้นที่ของอาร์เรย์ hash tables, trees, heaps, graphs, การเรียงลำดับและการค้นหา ฟรี
Complexity classes
12O(1): constant
Same cost regardless of input size
O(log n): logarithmic
Halves the problem each step
O(n): linear
Touches every element once
O(n log n): linearithmic
Best possible comparison sort
O(n²): quadratic
Every pair: nested loops over input
O(n³): cubic
Triple nesting, e.g. naive matrix multiply
O(2^n): exponential
Doubles per element: all subsets
O(n!): factorial
All orderings: brute-force permutations
n = 10^6: O(n log n) ≈ 2×10^7 ops
Fine: well under a second
n = 10^6: O(n²) = 10^12 ops
Too slow: think minutes to hours
Rule: drop constants and lower terms
O(3n² + 5n) is just O(n²)
Amortized O(1)
Occasionally slow, cheap on average
Arrays & dynamic arrays
11Access by index: O(1)
Direct address arithmetic
Search (unsorted): O(n)
Must scan every element
Search (sorted): O(log n)
Binary search on sorted data
Append (dynamic): O(1) amortized
Occasional resize copies all
Insert at front/middle: O(n)
Shifts all later elements
Delete at end: O(1)
No shifting required
Delete at front/middle: O(n)
Shifts elements to close the gap
Resize (grow ×2): O(n)
Copy into a bigger buffer
Slice/copy: O(k)
Proportional to slice length
Space: O(n)
May hold up to 2× capacity slack
Cache-friendly: contiguous memory
Real-world edge over linked lists
Linked lists
10Access by index: O(n)
Must walk from the head
Search: O(n)
Linear scan, no shortcuts
Insert/delete at head: O(1)
Repoint the head pointer
Insert/delete at tail: O(1) with tail ptr
O(n) without one (singly)
Insert after known node: O(1)
The big win over arrays
Delete known node (doubly): O(1)
Prev pointer makes unlink cheap
Delete known node (singly): O(n)
Must find the predecessor
Reverse: O(n) time, O(1) space
Classic pointer-flip interview task
Detect cycle: O(n), O(1) space
Floyd's tortoise and hare
Space: O(n) plus pointer overhead
1–2 pointers per node
Stacks & queues
10Stack push/pop/peek: O(1)
LIFO: last in, first out
Stack search: O(n)
No random access
Queue enqueue/dequeue: O(1)
FIFO: first in, first out
Deque push/pop both ends: O(1)
Double-ended queue
Queue via 2 stacks: O(1) amortized
Classic interview construction
Min-stack: O(1) getMin
Track min alongside each push
Monotonic stack: O(n) total
Next greater element problems
Stack use: DFS, undo, call stack
Recursion is an implicit stack
Queue use: BFS, schedulers, buffers
Level-order processing
Space: O(n)
One slot per stored element
Hash tables
11Insert: O(1) avg, O(n) worst
Worst = all keys collide
Lookup: O(1) avg, O(n) worst
Hash, then probe the bucket
Delete: O(1) avg, O(n) worst
Same story as lookup
Resize/rehash: O(n)
Triggered past the load factor
Load factor ~0.7
Typical resize threshold
Chaining
Collisions become linked lists
Open addressing
Probe for the next free slot
Ordered iteration: not provided
Use a tree map if order matters
Hash set membership: O(1) avg
The go-to de-dupe structure
Space: O(n)
Plus empty buckets overhead
Pattern: trade O(n) space for O(1) lookups
Two-sum in one pass
Binary search trees & balanced trees
12BST search/insert/delete: O(h)
h = tree height
BST average: O(log n)
Random inserts stay bushy
BST worst: O(n)
Sorted inserts make a chain
AVL all ops: O(log n) guaranteed
Strict balance, fast lookups
Red-black all ops: O(log n)
Looser balance, faster writes
B-tree all ops: O(log n)
Wide nodes: databases, disks
In-order traversal: O(n)
Visits keys in sorted order
Min/max: O(log n) balanced
Walk far left / far right
Successor/predecessor: O(log n)
Ordered neighbors of a key
Range query: O(log n + k)
k = number of results
Trie lookup: O(L)
L = key length, not item count
Space: O(n)
2–3 pointers per node
Heaps
10Peek min/max: O(1)
Root holds the extreme
Insert: O(log n)
Bubble up to restore order
Extract min/max: O(log n)
Pop root, sift down
Build heap from array: O(n)
Heapify beats n inserts
Search arbitrary key: O(n)
Heaps are not for lookups
Decrease-key: O(log n)
Core of Dijkstra's algorithm
Top-k of n items: O(n log k)
Keep a size-k heap
Two heaps: O(log n) per insert
Running median pattern
Stored as an array
Children at 2i+1, 2i+2
Space: O(n)
No pointers needed
Graphs
12Adjacency list space: O(V + E)
Best for sparse graphs
Adjacency matrix space: O(V²)
Best for dense graphs
Edge check: list O(deg), matrix O(1)
The core trade-off
Iterate neighbors: list O(deg), matrix O(V)
Lists win for traversal
BFS / DFS: O(V + E)
With an adjacency list
Topological sort: O(V + E)
DAG ordering (Kahn / DFS)
Dijkstra: O((V + E) log V)
Binary heap, no negative edges
Bellman-Ford: O(V·E)
Handles negative edges
Floyd-Warshall: O(V³)
All-pairs shortest paths
Prim / Kruskal MST: O(E log V)
Minimum spanning tree
Union-Find: O(α(n)) ≈ O(1)
With rank + path compression
A*: O(E) best case
Heuristic-guided Dijkstra
Sorting algorithms
13Bubble sort: O(n²), best O(n)
O(1) space; only teaching value
Insertion sort: O(n²), best O(n)
O(1) space; great when nearly sorted
Selection sort: O(n²) always
O(1) space; fewest swaps
Merge sort: O(n log n) always
O(n) space; stable; predictable
Quick sort: avg O(n log n), worst O(n²)
O(log n) space; fastest in practice
Heap sort: O(n log n) always
O(1) space; not stable
Tim sort: O(n log n), best O(n)
Python/Java built-in; stable
Counting sort: O(n + k)
k = value range; not comparison
Radix sort: O(d·(n + k))
d = digits; ints and strings
Bucket sort: avg O(n + k), worst O(n²)
Uniformly distributed input
Shell sort: ~O(n^1.3)
Gap-based insertion sort
Comparison-sort lower bound: Ω(n log n)
Cannot do better by comparing
Stable: merge, insertion, tim, counting
Equal keys keep their order
Searching algorithms
11Linear search: O(n)
Only option for unsorted data
Binary search: O(log n)
Sorted arrays only
Binary search space: O(1) iterative
O(log n) if recursive
Hash lookup: O(1) avg
Fastest membership test
BST search: O(log n) balanced
Also gives sorted neighbors
Trie prefix search: O(L)
Autocomplete workhorse
BFS shortest path (unweighted): O(V + E)
First hit is the shortest
lower_bound / bisect: O(log n)
First element >= target
Quickselect (k-th element): avg O(n)
Worst O(n²); no full sort
Ternary search: O(log n)
Peak of a unimodal function
Interpolation search: avg O(log log n)
Uniform sorted data only
Common patterns
12Two pointers: O(n)
Pair sums in a sorted array
Sliding window: O(n)
Best subarray of size/condition k
Fast & slow pointers: O(n)
Cycle detection, list middle
Prefix sums: O(n) build, O(1) query
Range-sum questions
Binary search on answer: O(n log range)
"Min capacity to ship in D days"
Monotonic stack: O(n)
Next greater / histogram area
Backtracking: O(2^n) or O(n!)
Subsets / permutations search
Memoized DP: states × transition cost
Kills exponential recursion
Greedy: usually O(n log n)
Sort, then one linear pass
Divide & conquer: T(n) = 2T(n/2) + O(n)
Master theorem: O(n log n)
Bit manipulation: O(1) per op
Sets of <=64 items in an int
Meet in the middle: O(2^(n/2))
Halves an exponential search
Space complexity notes
11In-place: O(1) extra space
Quick sort, heap sort, reversal
Recursion costs stack space
Depth d means O(d) memory
DFS space: O(h) / O(V) worst
h = depth of recursion
BFS space: O(w)
w = widest level (can be n/2)
Merge sort: O(n) auxiliary
The price of stability
Memoization: O(#states)
Time saved, memory spent
DP table row trick: O(n²) → O(n)
Keep only the previous row
Hash-based de-dupe: O(n) space
vs O(1) sort-first approach
Tail recursion: O(1) if optimized
Not guaranteed in every language
Streaming: O(1) or O(k) space
One pass, constant memory
Always state time AND space
Interviews expect both
ไม่มีรายการที่ตรงกับ “:q”
เกี่ยวกับ ชีตสรุป Big-O
Big-O cheat sheet นี้รวบรวมความซับซ้อนของอัลกอริทึมไว้ในหน้าเดียวที่ค้นหาได้: คลาสความซับซ้อนเอง จากนั้นเป็นต้นทุนด้านเวลาและพื้นที่ของอาร์เรย์และอาร์เรย์แบบไดนามิก, linked lists, stacks และ queues, hash tables, binary search trees และ balanced trees, heaps, graphs, อัลกอริทึมการเรียงลำดับ, อัลกอริทึมการค้นหา, รูปแบบที่พบบ่อย และหมายเหตุเรื่องความซับซ้อนด้านพื้นที่
เป็นเอกสารอ้างอิงทั้งสำหรับเลือกโครงสร้างข้อมูลและเตรียมสัมภาษณ์งาน: กรณีเฉลี่ยและกรณีเลวร้ายที่สุดของการค้นหาใน hash table, ทำไม balanced tree จึงดีกว่า BST ธรรมดา, การเรียงลำดับแบบใด stable และแบบใด in place และรูปแบบ two-pointer, sliding-window และ memoization มีต้นทุนเท่าใด
ชีตนี้ใช้ฟรีและทำงานฝั่งไคลเอนต์: กรองแถวแบบเรียลไทม์ด้วยช่องค้นหา ข้ามระหว่างส่วนต่างๆ ด้วยสารบัญที่ติดอยู่ คัดลอกรายการด้วยคลิกเดียว และพิมพ์หน้านี้เป็นเอกสารอ้างอิงบนโต๊ะทำงาน
วิธีใช้ ชีตสรุป Big-O
- เปิดชีตและเริ่มที่ Complexity classes เพื่อยึด O(1), O(log n), O(n), O(n log n) และ O(n²)
- ค้นหาโครงสร้างหรืออัลกอริทึม เช่น hash table, quicksort หรือ BFS เพื่อกรองทุกแถวแบบเรียลไทม์
- เปรียบเทียบส่วนโครงสร้างข้อมูลเมื่อคุณกำลังเลือกระหว่าง list, map และ tree
- คลิกที่รายการหรือไอคอนคัดลอกเพื่อคัดลอกไปยังคลิปบอร์ด
- พิมพ์ชีตเพื่อใช้เป็นเอกสารอ้างอิงความซับซ้อนแบบออฟไลน์
คำถามที่พบบ่อย
สิบสองส่วน ได้แก่ คลาสความซับซ้อน, อาร์เรย์และอาร์เรย์แบบไดนามิก, linked lists, stacks และ queues, hash tables, binary search และ balanced trees, heaps, graphs, อัลกอริทึมการเรียงลำดับ, อัลกอริทึมการค้นหา, รูปแบบที่พบบ่อย และหมายเหตุเรื่องความซับซ้อนด้านพื้นที่
แสดง เมื่อสองกรณีต่างกัน (การค้นหาใน hash table, quicksort, BST ที่ไม่สมดุล) แถวนั้นจะระบุทั้งสองค่า เพื่อให้คุณเห็นต้นทุนเมื่อข้อมูลเป็นไปในทางที่เลวร้าย
สร้างมาเพื่อสิ่งนั้นโดยเฉพาะ: ส่วนการเรียงลำดับและการค้นหา รวมถึงส่วนรูปแบบที่พบบ่อย ครอบคลุมความซับซ้อนที่ผู้สัมภาษณ์ให้คุณระบุออกมาเป็นคำพูด
ครอบคลุม ต้นทุนด้านพื้นที่แสดงควบคู่กับต้นทุนด้านเวลา และส่วนปิดท้ายครอบคลุมความลึกของ recursion stack, พื้นที่แบบ in-place เทียบกับพื้นที่เสริม และการแลกเปลี่ยนที่พบบ่อย
ฟรีทั้งหมด: ค้นหาได้ พิมพ์ได้ และแสดงผลในเบราว์เซอร์ของคุณโดยไม่ต้องสมัครสมาชิก
การค้นหายอดนิยม
big o cheat sheet
ตารางความซับซ้อนด้านเวลา
ความซับซ้อนของโครงสร้างข้อมูล
ความซับซ้อนของอัลกอริทึมการเรียงลำดับ
ตาราง big o notation
ตารางความซับซ้อนด้านพื้นที่
ความซับซ้อนของอัลกอริทึม
ต้องการความช่วยเหลือ?
พบปัญหากับเครื่องมือนี้หรือไม่? แจ้งทีมงานของเรา