dfs时间复杂度分析
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 ...
原文：DFS、BFS空间时间复杂度分析
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到。 若此时尚有其他顶点未被访问到，则另选一个未被访问的顶点作起始点，重复上述过程，直至图中所有顶点都被访问到为止。 ...
2020-04-16 16:10 0 7313 推荐指数：
相关推荐
图之 DFS 与 BFS 的复杂度分析
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 ...
图的 DFS 与 BFS 复杂度分析
是每条链表的边数。 所以邻接表版的 dfs 遍历所有邻接点的时间复杂度为 O(e1 + e2 + e ...
复杂度分析：时间复杂度和空间复杂度
本文转载自：数据结构和算法之美 当我们设计了一个算法以后，往往会从时间和空间这两个维度来评判这个算法的优劣。执行时间越短，占用内存空间越小的算法，我们认为是更优的算法。 这篇文章的主题：复杂度分析就是用来分析算法时间和空间复杂度的。 为什么需要复杂度分析 你可能会有些疑惑，我把代码跑一遍 ...
DFS的时间复杂度
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 ...
时间复杂度和空间复杂度
B 先引入一段代码： 对于cal函数，只看执行次数最多的4～6行代码，负责一共执行了2n次，可对于f函数内部也执行了2n次，那么总的时间复杂度就是：T（n）= O（cal（n）* f （n）= O（4n^2）= O(n^2)。 时间和空间复杂度用来度量程序的运行时间效率 ...
时间复杂度和空间复杂度(三)
常见时间复杂度还有：nlogn阶，立方阶，指数阶O(2^n)等耗费时间：O(1)<O(logn)<O(n)<O(nlogn)<O(n²)<O(n³)<O(2^n)<O(n!)<O(n^n)最坏情况与平均情况：***平均运行时间是期望的运行时间 ...
算法的时间复杂度与空间复杂度---举例分析
一、 算法 算法的定义是这样的：解题方案的准确而完善的描述，是一系列解决问题的清晰指令。巴拉巴拉的，虽然是一小句但还是不想看（题外话：有时候吧专业名词记下来面试的时候还是挺有用的），其实就是解决一个 ...