图之 DFS 与 BFS 的复杂度分析 BFS 的复杂度分析。 BFS 是一种借用队列来存储的过程，分层查找，优先考虑距离出发点近的点。无论是在邻接表还是邻接矩阵中存储，都需要借助一个辅助队列，v 个顶点均需入队，最坏的情况下，空间复杂度为 O（v）。 邻接表形式存储时，每个顶点均需搜索一次 ...

对于一个含有n个节点、e条边的连通无向图，两种遍历方式，分别分析时间空间复杂度。 深度遍历：DFS 它的思想：假设初始状态是图中所有顶点均未被访问，则从某个顶点v出发，首先访问该顶点，然后依次从它的各个未被访问的邻接点出发深度优先搜索遍历图，直至图中所有和v有路径相通的顶点都被访问 ...

前言 　　之前一直想不明白dfs的时间复杂度是怎么算的，前几天想了下大概想明白了，现在记录一下。 　　存图方式都是链式前向星或邻接矩阵。主要通过几道经典题目来阐述dfs时间复杂度的计算方法。 　　$n$是图中结点的个数，$e$是图中边的个数。 深度优先遍历图的每一个结点 ...

　　同一个问题可以使用不同的算法解决，那么不同的算法孰优孰劣如何区分呢？因此我们需要一个表示方法来代表每个程序的效率。 　　衡量一个程序好坏的标准，一般是运行时间与占用内存两个指标。 　　不 ...

复杂度分析(上) @(数据结构与算法) 数据结构与算法本质上是解决程序运行速度快和存储空间省的问题，所以需要通过一个指标，即时间、空间复杂度来衡量这个问题 为什么需要复杂度分析 程序测试运行结果会受到测试环境的硬件影响 测试结果受数据规模的影响很大 假设 ...

时间为O(V)，即该节点所在的该行该列。又有n个顶点，故算总的时间复杂度为O(|V|^2)。 2.DF ...

为什么要进行算法分析？ 预测算法所需的资源 计算时间（CPU 消耗） 内存空间（RAM 消耗） 通信时间（带宽消耗） 预测算法的运行时间 在给定输入规模时，所执行的基本操作数量。 或者称为算法复杂度（Algorithm ...

各排序的时间复杂度分析 插入排序——直接插入排序 在最好的情况下，序列已经是有序的，每次插入元素最多只需要与有序表中最后一个元素进行比较，时间复杂度为O(n)。在最坏的情况下，每次插入元素需要与前面所有的元素进行比较，时间复杂度为O(n2），平均时间复杂度为O(n2）。 代码 ...