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 ...
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到。 若此時尚有其他頂點未被訪問到,則另選一個未被訪問的頂點作起始點,重復上述過程,直至圖中所有頂點都被訪問到為止。 ...
2020-04-16 16:10 0 7313 推薦指數:
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 ...
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 ...
是每條鏈表的邊數。 所以鄰接表版的 dfs 遍歷所有鄰接點的時間復雜度為 O(e1 + e2 + e ...
本文轉載自:數據結構和算法之美 當我們設計了一個算法以后,往往會從時間和空間這兩個維度來評判這個算法的優劣。執行時間越短,占用內存空間越小的算法,我們認為是更優的算法。 這篇文章的主題:復雜度分析就是用來分析算法時間和空間復雜度的。 為什么需要復雜度分析 你可能會有些疑惑,我把代碼跑一遍 ...
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 ...
B 先引入一段代碼: 對於cal函數,只看執行次數最多的4~6行代碼,負責一共執行了2n次,可對於f函數內部也執行了2n次,那么總的時間復雜度就是:T(n)= O(cal(n)* f (n)= O(4n^2)= O(n^2)。 時間和空間復雜度用來度量程序的運行時間效率 ...
常見時間復雜度還有:nlogn階,立方階,指數階O(2^n)等耗費時間:O(1)<O(logn)<O(n)<O(nlogn)<O(n²)<O(n³)<O(2^n)<O(n!)<O(n^n)最壞情況與平均情況:***平均運行時間是期望的運行時間 ...
一、 算法 算法的定義是這樣的:解題方案的准確而完善的描述,是一系列解決問題的清晰指令。巴拉巴拉的,雖然是一小句但還是不想看(題外話:有時候吧專業名詞記下來面試的時候還是挺有用的),其實就是解決一個 ...