計算量・Big O チートシート (Time & Space Complexity)
コーディング面接やアルゴリズム選考で必須となる計算量（ランダウの記号・Big O記法）の早見チートシートおよび計算量アナライザーです。主要なデータ構造とアルゴリズムの実行速度とメモリ消費量を直感的に比較できます。
JA Localized Insights
【日本の採用面接での傾向】LINEヤフー、メルカリ、DeNAなどの国内Web企業選考では、実装後に「このアルゴリズムのTime/Space Complexityはどうなっていますか？ボトルネックをO(N)に改善できますか？」という質問が100%問われます。
ブラウザ完結型 オンラインツール実行
データは100%ローカル（お使いのブラウザ）で安全に処理されます。
使い方・操作手順
1
データ構造・アルゴリズムを選択
一覧から調べたいデータ構造（配列、ハッシュマップ、木、グラフ）を選択します。
2
計算量を確認
最良（Best）、平均（Average）、最悪（Worst）ケースの時間計算量と空間計算量を照合します。
よくある質問 (FAQ)
計算量（Big O記法）とは何ですか？
アルゴリズムが処理する入力データ数Nが増加した際に、実行時間やメモリ消費量がどのように増加するかを表す指標です。
コーディングテストで目指すべき計算量の目安は？
一般的にN <= 10^5の場合はO(N)またはO(N log N)が求められます。N <= 10^3であればO(N^2)が許容される場合があります。