圖之 DFS 與 BFS 的復雜度分析 BFS 的復雜度分析。 BFS 是一種借用隊列來存儲的過程，分層查找，優先考慮距離出發點近的點。無論是在鄰接表還是鄰接矩陣中存儲，都需要借助一個輔助隊列，v 個頂點均需入隊，最壞的情況下，空間復雜度為 O（v）。 鄰接表形式存儲時，每個頂點均需搜索一次 ...

對於一個含有n個節點、e條邊的連通無向圖，兩種遍歷方式，分別分析時間空間復雜度。 深度遍歷：DFS 它的思想：假設初始狀態是圖中所有頂點均未被訪問，則從某個頂點v出發，首先訪問該頂點，然后依次從它的各個未被訪問的鄰接點出發深度優先搜索遍歷圖，直至圖中所有和v有路徑相通的頂點都被訪問 ...

前言 　　之前一直想不明白dfs的時間復雜度是怎么算的，前幾天想了下大概想明白了，現在記錄一下。 　　存圖方式都是鏈式前向星或鄰接矩陣。主要通過幾道經典題目來闡述dfs時間復雜度的計算方法。 　　$n$是圖中結點的個數，$e$是圖中邊的個數。 深度優先遍歷圖的每一個結點 ...

　　同一個問題可以使用不同的算法解決，那么不同的算法孰優孰劣如何區分呢？因此我們需要一個表示方法來代表每個程序的效率。 　　衡量一個程序好壞的標准，一般是運行時間與占用內存兩個指標。 　　不 ...

復雜度分析(上) @(數據結構與算法) 數據結構與算法本質上是解決程序運行速度快和存儲空間省的問題，所以需要通過一個指標，即時間、空間復雜度來衡量這個問題 為什么需要復雜度分析 程序測試運行結果會受到測試環境的硬件影響 測試結果受數據規模的影響很大 假設 ...

時間為O(V)，即該節點所在的該行該列。又有n個頂點，故算總的時間復雜度為O(|V|^2)。 2.DF ...

為什么要進行算法分析？ 預測算法所需的資源 計算時間（CPU 消耗） 內存空間（RAM 消耗） 通信時間（帶寬消耗） 預測算法的運行時間 在給定輸入規模時，所執行的基本操作數量。 或者稱為算法復雜度（Algorithm ...

各排序的時間復雜度分析 插入排序——直接插入排序 在最好的情況下，序列已經是有序的，每次插入元素最多只需要與有序表中最后一個元素進行比較，時間復雜度為O(n)。在最壞的情況下，每次插入元素需要與前面所有的元素進行比較，時間復雜度為O(n2），平均時間復雜度為O(n2）。 代碼 ...