廣度優先搜索（BFS）
1、將頭結點放入隊列Q中
2、while Q!=空
u出隊
遍歷u的鄰接表中的每個節點v
將v插入隊列中
當使用無向圖的鄰接表時，復雜度為O（V^2）
當使用有向圖的鄰接表時，因為每條邊只訪問一次，不會重復訪問，所以總復雜度為O(V+E)
深度優先搜索（DFS）
for each vertex u∈V(G) //執行時間為O(V)
DFS(u)
DFS內部：
for each v 為u的鄰接點 //執行時間為O(E)
DFS(v)
總執行時間為O(V+E)
A*搜索
從A開始，遍歷周圍的點，且避開close中以及障礙點，利用f(x) = g(x)+h(x)評價這些點，選取最佳點。並且如果第二次評價某點時，取記錄中該點的f(x)值與現在計算得到的f(x)值更小的，放入到記錄中
算法復雜度：
外循環中每次從open中取出點，共取n次，
內循環：遍歷它的鄰接點n(E)，並將這些鄰接點放入open中，對open進行排序，open表大小是O(n)量級的，若用快排就是O(nlogn)，內循環總的復雜度為O(n*logn+E)=O(n*logn）
總復雜度為 O(n^2*logn)
Dijkstra(旅行商問題，最短距離遍歷所有的城市)
行2--4的初始化對n個頂點進行，顯然是O（n）
5--6行O（1）
7行n個頂點入隊列O（n）
8行--14行，從8行可以看出進行了n遍循環，每遍在第九行調用一次ExtractMin過程，ExtractMin過程需要搜尋鄰接表，每一次需要搜尋整個數組，所以一次操作時間是O(n);11行到14行對節點u的鄰接表中的邊進行檢查，總共有|E|次（總共.每條邊最多檢查一次)，因此是O(E)；合起來就是O（E+n*n） = O（n^2);
以上合起來就是O（n）+O（1）+O（n）+O（n^2） == O（n^2)
算法復雜度：
O(V^2)