bfs是一種借助佇列來儲存的過程，分層查詢，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儲存，都需要借助乙個輔助佇列，n個頂點均需入隊，最壞的情況下，空間複雜度為o(n
)o(n)
o(n)
。鄰接表形式儲存時，每個頂點均需搜尋一次，時間複雜度t1=
o(n)
t1=o(n)
t1=o(n
)，從乙個頂點開始搜尋時，開始搜尋，訪問未被訪問過的節點。最壞的情況下，每個頂點至少訪問一次，每條邊至少訪問1次，這是因為在搜尋的過程中，若某結點向下搜尋時，其子結點都訪問過了，這時候就會回退，故時間復 雜度為o(e
)o(e)
o(e)
，演算法總的時間復 度為o(n
+e)o(n+e)
o(n+e)
。鄰接矩陣儲存方式時，查詢每個頂點的鄰接點所需時間為o(n
)o(n)
o(n)
，即該節點所在的該行該列。又有n
nn個頂點，故算總的時間複雜度為o(n
2)o(n^2)
o(n2)。
dfs時間複雜度 時間複雜度 空間複雜度
時間複雜度的數學證明方法相對比較複雜，通常在工程實際中，會分析就好。注意 只看最高複雜度的運算 int for for for for int遞迴如何分析時間複雜度？常數係數可以忽略，在分析時不用考慮，只要說以上術語即可。主定理 master throrem 上述第四種是歸併排序，所有排序演算法，最...
時間複雜度 空間複雜度
時間複雜度 在電腦科學中，演算法的時間複雜度是乙個函式，它定性描述了該演算法的執行時間。這是乙個關於代表演算法輸入值的字串 的長度的函式。時間複雜度常用大o符號 表述，不包括這個函式的低階項和首項係數。計算時間複雜度的方法 1 只保留高階項，低階項直接丟棄 2 係數不要 3 執行次數是常數是為o 1...
時間複雜度 空間複雜度
演算法複雜度分為時間複雜度和空間複雜度。其作用 時間複雜度是指執行演算法所需要的計算工作量 而空間複雜度是指執行這個演算法所需要的記憶體空間。一 時間複雜度 時間頻度 乙個演算法執行所耗費的時間，從理論上是不能算出來的，必須上機執行測試才能知道。但我們不可能也沒有必要對每個演算法都上機測試，只需知道...