鄰接表儲存時,空間複雜度One,還是On

2021-03-04 02:35:10 字數 1925 閱讀 7790

1樓:假面

o(n+e),取bain次最小權,每次取完會進行dun次更新。如zhi果能達到daoo(n+e),就不需要o(n)。

在有向專

圖中,描屬述每個點向別的節點連的邊(點a->點b這種情況)。在無向圖中,描述每個點所有的邊。與鄰接表相對應的存圖方式叫做邊集表,這種方法用一個容器儲存所有的邊。

對於有向圖,vi的鄰接表中每個表結點都對應於以vi為始點射出的一條邊。因此,將有向圖的鄰接表稱為出邊表。

2樓:華賽提

空間複雜度都是靜態的吧..不用討論

用陣列模擬的鄰接表是o(n+e) 的,需要儲存每個節點相鄰的第一條邊的編號o(n),以及這條邊「下一條邊」的編號o(e)

n個頂點e條邊的圖g用鄰接表儲存,則求每個頂點入度的時間複雜度為?查了好幾個地方的答案,答案大部分

3樓:琦洛

o(n+e)是對的,o(n*n)是用鄰接

抄矩陣儲存時的時bai間複雜度。

演算法就du是遍歷每一條邊

zhi,然後把每條邊的終點的入

dao度+1.

在鄰接表中,就是要依次訪問每個頂點,然後在每個頂點中依次訪問每條邊,把這些邊的終點的入度+1。也就是每個頂點和每條邊依次要各訪問一遍,所以時間複雜度是o(n+e)。

在鄰接矩陣中,演算法需要遍歷鄰接矩陣的每一個點,而鄰接矩陣有n*n個點,所以時間複雜度是o(n*n)。

有什麼不懂的可以追問。

具有n個頂點、e條邊的圖採用鄰接表儲存結構,進行深度優先遍歷和廣度優先遍歷運算的時間複雜度均為

4樓:烏石

答案是o(n+e) 但是鄰接表裡面不是每個邊被儲存兩次嗎,為什麼不是n+2e呢?

在大o表示法中o(n+2e)通常應表示為o(n+e)

時間複雜度 t(n)=o(f(n)),的 o什麼意思

5樓:1麼麼麼麼麼噠

o(n)這個大o表示的是最壞情況下的時間複雜度,就比如你舉的例子,一共n^3次乘法和n^3次加法,那麼加起來就是2×n^3。然後如果有一個表示式f(n),使得n趨於無窮大的時候,lim(2×n^3)/f(n)=常數c,那麼就可以用大o表示。表示為o(f(n)),而且規定f(n)的表示式是不帶常數的係數的,那麼在這裡f(n)=n^3。

一般用大o表示演算法複雜度只需要取次數最高的項,而且去掉係數就ok了,不用每次都這麼算的。三重迴圈而且每重迴圈都執行n次的話直接o(n^3)就好了。

演算法時間複雜度的表示法o(n²)、o(n)、o(1)、o(nlogn)等是什麼意思?

6樓:匿名使用者

o(n²)表示關於n的2階無窮小量。當n線性增長時,計算量按n²規律增大。

o(1)表示計算量不變。

其它類似

7樓:匿名使用者

演算法的時間複雜度是一個函式,它定量描述了該演算法的執行時間。這是一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,隨著模組n的增大,演算法執行的時間的增長率和 f(n) 的增長率成正比,所以 f(n) 越小,演算法的時間複雜度越低,演算法的效率越高.

例:演算法:

for(i=1; i<=n; ++i)

}則有 t(n) = n 的平方+n的三次方,根據上面括號裡的同數量級,我們可以確定 n的三次方 為t(n)的同數量級

則有 f(n) = n的三次方,然後根據 t(n)/f(n) 求極限可得到常數c

則該演算法的時間複雜度:t(n) = o(n^3)

在用鄰接表表示圖時,拓撲排序演算法時間複雜度為多少

8樓:匿名使用者

設圖中頂點n個,弧e條,則在鄰接表上進行拓撲排序的時間複雜度為o(n + e)

對於具有n個頂點的無向圖,若採用鄰接矩陣表示,則該矩陣的大小是

該矩陣的大小是 n n 1 2 解題過程如下 設g v,e 是一個圖,其中v g的鄰接矩陣是一個具有下列性質的n階方陣 對無向圖而言,鄰接矩陣一定是對稱的,而且主對角線一定為零 在此僅討論無向簡單圖 副對角線不一定為0,有向圖則不一定如此 在無向圖中,任一頂點i的度為第i列 或第i行 所有非零元素的...

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