bfs时间复杂度,BF算法时间复杂度

数据结构查询的时间复杂度 2023-11-25 23:49 150 墨鱼

数据结构查询的时间复杂度

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了解BFS算法的运行时间复杂度我无法理解BFS算法的时间复杂度的一个要素。对于无向图，我的教授说每个边(u,v)都遍历了两次。一次来自u方向，一次来自v方向。当BFS时间复杂度以邻接表的形式存储时，每个顶点需要搜索一次。时间复杂度为T1=O(N)T1=O(N)T1=O(N)。当搜索从顶点开始时，搜索开始。访问未访问的节点。最坏的情况是，

对于搜索状态数不清楚的问题：按照步数，即每步循环一次，总共有b步，将结果上报给powerb。 b：使用头邻接列表，查找邻居的总时间复杂度就是遍历边列表的时间复杂度。对于有向图：O(e)，对于无向图O(2e)~O(e)（取最高阶）；总复杂度为O(n+e)。广度遍历：BFSWhatItThinks

ˋ＾ˊ〉-# BFScan的时间复杂度表示为O(n+m)，其中n为顶点数，m为边数。 BFS的主要过程包括将起始节点入队，然后按顺序将节点从队列中弹出并探索其相邻节点，以及将未访问的相邻节点入队。这个passesvoidbfs(ints){//是选择的遍历graphQueuequeue的起点;//定义queuequeue.push(s);while(!queue.empty()){inttop=queue. top();//将第一个元素出队queue.po

分析当前代码的时间复杂度，核心部分是while循环，时间复杂度为O(n*n*str\_mean\_len*mean\_neighbors)，其中为dict长度。 2.1完善这个复杂度的分析。最外层的DFS的复杂度和BFS的复杂度大致相同，区别在于遍历的方式和解决问题的出发点不同。DFS适合目标明确的情况，而BFS适合大规模的搜索。 3.从思想上讲，这两种方法都是穷举的

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标签： BF算法时间复杂度