Belajar DSA (Data Structures & Algorithms) itu sering bikin pusing karena terlalu abstrak.
Padahal, DSA itu ibarat seni menyusun dan memainkan kartu remi. Ada wadahnya (Structure), ada aturan mainnya (Algorithm), dan ada kecepatan geraknya (Complexity).
Berdasarkan mindmap di atas, mari kita bedah SEMUA ITEM menggunakan satu dek kartu:
1️⃣ DATA STRUCTURE (Cara Menyusun Kartu)
Bagaimana kartu ditaruh di meja?
🟢 Basic (Dasar)
* Array: Kartu dijejer rapi di meja dari kiri ke kanan (Posisi 1, 2, 3...). Kamu tahu persis kartu ke-5 ada di mana.
* Linked List: Kartu disebar acak. Tapi, di belakang kartu As ada tulisan "Kartu 2 ada di bawah kursi". Di kartu 2 ada tulisan "Kartu 3 ada di atas meja". Saling menunjuk lokasi berikutnya.
* Stack: Tumpukan kartu di tangan (Draw Pile). Kamu cuma bisa ambil dari paling atas (LIFO - Last In First Out).
* Queue: Membagi kartu ke pemain. Kartu yang pertama keluar dari tanganmu, dialah yang pertama diterima pemain (FIFO - First In First Out).
* Hash Table: Kamu punya 4 kotak berlabel "Hati ♥️", "Sekop ♠️", "Keriting ♣️", "Wajik ♦️". Kamu langsung lempar kartu ke kotaknya tanpa mikir urutan.
* Set: Koleksi kartu di mana tidak boleh ada kartu kembar. Kalau ada 2 King Hati, satu harus dibuang.
* Binary Search Tree (BST): "Aturan Kiri-Kanan".
Taruh satu kartu (😎. Kartu lebih kecil (2-7) taruh KIRI, kartu lebih besar (9-King) taruh KANAN. Struktur ini dianggap dasar karena logikanya simpel untuk pencarian cepat.
🟢 Advanced (Lanjutan)
* Heap: Tumpukan prioritas (King/Highest Value selalu di puncak).
* AVL Tree: BST yang "pintar". Kalau kartu di kiri kebanyakan (jomplang), dia otomatis menyeimbangkan diri biar piramidanya rapi.
* Trie / Radix Tree: Pohon khusus teks. Seperti menyusun kartu huruf membentuk kata "K-A-R-T-U".
* Doubly Linked List: Sama seperti Linked List, tapi kartu 2 bisa nunjuk ke kartu 3, DAN kartu 3 bisa nunjuk balik ke kartu 2 (Dua arah).
* Directed Acyclic Graph (DAG): Jaringan kartu satu arah yang tidak boleh muter balik ke titik yang sudah dilewati (Anti-Loop).
2️⃣ TIME COMPLEXITY (Seberapa Capek Kamu?)
Menghitung usaha untuk membereskan kartu.
1️⃣ O(1) - Constant Time (Jurus Kilat) ⚡
Artinya: Mau kartunya ada 10 atau 1 juta, waktu kerjanya SAMA SAJA.
Contoh: "Ambil kartu paling atas dari tumpukan."
Coding: Mengakses Array pakai indeks (arr[0]).
Keringat: 0% (Gak peduli jumlah data).
2️⃣ O(log n) - Logarithmic (Jurus Belah Dua) ✂️
Artinya: Masalahnya dipotong setengah terus-menerus. Sangat cepat!
Contoh: Binary Search. Mencari kartu angka "8" di dek yang sudah urut.
Buka tengah (Dapat angka 5). "Oh, 8 lebih besar".
Buang setengah kiri. Sisa setengah kanan.
Buka tengah lagi.
Keringat: 5% (Data nambah banyak banget, waktu cuma nambah dikit).
3️⃣ O(n) - Linear (Jurus Rajin) 🚶
Artinya: Waktu kerja sebanding lurus dengan jumlah data.
Contoh: Linear Search. Mencari kartu "Joker" di tumpukan acak.
Cek kartu ke-1: Bukan.
Cek kartu ke-2: Bukan.
... Cek sampai kartu terakhir.
Kalau ada 10 kartu, cek 10 kali. Kalau 100 kartu, cek 100 kali.
Keringat: 50% (Makin banyak kartu, makin capek).
4️⃣ O(n log n) - Linearithmic (Jurus Sortir Cerdas) 🧠
Artinya: Standar kecepatan algoritma sorting yang bagus. Sedikit lebih lambat dari Linear, tapi jauh lebih cepat dari Quadratic.
Contoh: Merge Sort. Membagi dek jadi kecil-kecil, diurutkan, lalu digabung lagi.
Keringat: 60% (Capek dikit, tapi hasilnya rapi/urut).
5️⃣ O(n^2) - Quadratic (Jurus Dobel Cek) 🔄
Artinya: Ada Looping di dalam Looping. Jumlah kerja adalah n * n.
Contoh: Bubble Sort atau Mencari Duplikat dengan cara manual.
Ambil Kartu 1, bandingkan dengan Kartu 2, 3, 4, 5... (sampai habis).
Ambil Kartu 2, bandingkan dengan Kartu 3, 4, 5... (sampai habis).
Keringat: 100% (Lambat! Kalau data 1000, kerjanya 1 juta kali langkah).
6️⃣ O(n^3) - Cubic (Jurus Triple Cek) 🐌
Artinya: Ada 3 Looping bersarang.
Contoh: Cek kombinasi 3 variabel (x, y, z) dalam array 3 dimensi.
Keringat: 200% (Sangat tidak disarankan kecuali terpaksa).
7️⃣ O(2^n) - Exponential (Jurus Membelah Diri) 💥
Artinya: Setiap nambah 1 data, beban kerja naik 2 kali lipat. Ini "Kiamat"-nya algoritma.
Contoh: Menebak Password (Brute Force) atau Masalah Menara Hanoi.
Data 10 butuh 1.000 langkah.
Data 20 butuh 1.000.000 langkah.
Data 30 butuh 1 Miliar langkah.
Keringat: Pingsan 😵. Komputer bisa hang.
3️⃣ ALGORITHMS (Cara Main)
🟢 Search (Mencari Kartu)
* Linear Search: Buka kartu satu-satu dari tumpukan teratas sampai ketemu.
* Binary Search: Kartu sudah urut. Ambil tengah, kalau kekecilan, buang tumpukan kiri. Ambil tengah lagi.
🟢 Graph Traversal (Menelusuri Pola)
* BFS (Breadth-First): Menelusuri Tree kartu tadi per level. Baca Induk (😎, lalu baca Anak-anaknya (kiri & kanan), baru baca Cucu-cucunya.
* DFS (Depth-First): Telusuri jalur kiri terus sampai mentok ke kartu terkecil, baru balik lagi ke atas.
🟢 Tree Traversal
Bayangkan di meja ada 3 kartu yang membentuk Piramida Kecil (Tree sederhana):
Kartu Atas (Root/Induk): Angka 8
Kartu Kiri (Left Child): Angka 3
Kartu Kanan (Right Child): Angka 10
(Ingat aturan BST: Kiri lebih kecil, Kanan lebih besar).
Nah, Traversal adalah urutan kita mengambil/membaca ketiga kartu tersebut. Beda algoritma, beda urutannya!
A. PRE-ORDER (Induk Duluan)
Rumus: Root ▶️Kiri ▶️Kanan
Logika: Sang Induk (Bos) harus tampil duluan, baru memperkenalkan anak buahnya.
Urutan Ambil Kartu:
Ambil 8 (Root).
Ambil 3 (Kiri).
Ambil 10 (Kanan).
Hasil: 8 - 3 - 10
Kapan Pakai? Saat kita mau Mengkopi Folder di komputer. Kita harus bikin Folder Utamanya dulu (Root), baru bisa isi file di dalamnya (Anak).
B. IN-ORDER (Urut dari Kiri)
Rumus: Kiri ▶️Root ▶️ Kanan
Logika: Kita membaca dari nilai terkecil ke terbesar (Menyapu dari kiri ke kanan).
Urutan Ambil Kartu:
Ambil 3 (Kiri).
Ambil 8 (Root).
Ambil 10 (Kanan).
Hasil: 3 - 8 - 10 ✨ (Perhatikan! Angkanya jadi Terurut Naik).
Kapan Pakai? Ini jurus paling sakti! Gunakan saat kita mau mendapatkan Data yang Terurut (Sorted) dari sebuah Binary Search Tree.
C. POST-ORDER (Anak Duluan)
Rumus: Kiri ▶️ Kanan ▶️Root
Logika: Sang Induk (Bos) sangat rendah hati. Dia membiarkan semua anak buahnya selesai dulu, baru dia terakhir.
Urutan Ambil Kartu:
Ambil 3 (Kiri).
Ambil 10 (Kanan).
Ambil 8 (Root).
Hasil: 3 - 10 - 8
Kapan Pakai? Saat mau Menghapus Folder. Komputer harus menghapus file di dalamnya dulu (Anak), baru bisa menghapus Foldernya (Root). Kalau Foldernya dihapus duluan, file di dalamnya jadi orphan (yatim piatu/error).
4️⃣ SORTING ALGORITHMS (Mengurutkan Kartu)
Tugas: Mengurutkan kartu acak dari 1 (As) sampai King.
🟢 Tim Gercep (O(n log n))
* Merge Sort: Bagi dek jadi dua, bagi lagi, urutkan tumpukan kecil, lalu gabung (Divide & Conquer).
* Quick Sort: Pilih satu kartu (Pivot), lempar yang kecil ke kiri, yang besar ke kanan.
🟢 Tim Santuy (O(n^2))
* Bubble Sort: Cek kartu 1 & 2. Kalau posisinya salah, tukar. Ulangi terus sampai kartu King "nangkring" ke ujung kanan.
* Insertion Sort: Cara alami manusia. Ambil satu kartu baru, selipkan (insert) ke posisi yang pas di antara kartu di tangan.
🟢 Tim Spesial (O(n * k))
Lihat pojok kanan bawah gambar. Ada 2 kotak, itu satu kesatuan:
* Radix Sort: Algoritma yang tidak membandingkan besar/kecil, tapi mengelompokkan berdasarkan digit/kategori (misal: Kumpulkan semua angka 1, lalu kumpulkan semua warna Merah).
* Syaratnya (n * k): Algoritma ini efektif jika kita punya n kartu yang masing-masing punya panjang k digit. Selama digitnya sedikit, dia super cepat!
💬 Kalau lagi main kartu remi beneran, kalian sadar gak secara naluriah kalian pakai algoritma apa buat ngurutin kartu di tangan? Biasanya sih Insertion Sort! Setuju? 👇
#DataStructures #Algorithms #CodingAnalogy #BelajarCoding #KartuRemi #ProgrammerIndonesia #ComputerScience #TechInterview #DSA
