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 ...

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 ...

時間復雜度作為時間性能分析的依據。 漸進時間復雜度可以簡稱為時間復雜度，記為T(n)=O(f(n))。 2 ...

算法時間復雜度分析 在看一個算法是否優秀時，我們一般都要考慮一個算法的時間復雜度和空間復雜度。現在隨着空間越來越大，時間復雜度成了一個算法的重要指標，那么如何估計一個算法的時間復雜度呢？ 時間復雜度直觀體現 首先看一個時間復雜度不同的兩個算法，解決同一個問題，會有多大的區別。 下面兩個 ...

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　　在上一篇文章中對時間復雜度及其舉例進行了簡單描述，本篇文章將分析算法的時間復雜度和相關方法。 1、事前分析估算的方法 因事后統計方法更多的依賴於計算機的硬件、軟件等環境因素，有時容易掩蓋算法本身的優劣。因此人們常常采用事前分析估算的方法。本文對事后統計方法不做描述。在編 ...

算法分析 算法分析即指對一個算法所需要的資源進行預測 內存，通信帶寬或者計算機硬件等資源偶爾是我們關心的 通常，資源是指我們希望測度的計算時間 RAM模型 分析一個算法之前，需要建立一個實現技術的模型，包括描述所用資源及其代價的模型 ...

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 ...