拓扑排序空间复杂度,领接表拓扑排序时间复杂度

拓扑排序空间复杂度,领接表拓扑排序时间复杂度

所以总的时间复杂度为O(n+e)。对一个有向无环图(Directed Acyclic Graph简称DAG)G进行拓扑排序，是将G中所有顶点排成一个线性序列，使得图中任意一对顶点u和v，若假设图有V个顶点(vetex)和E条边(edge),那么拓扑排序的时间和空间复杂度均为O(|V|+|E|)。拓扑排序一般有两种方法，即BFS和DFS方法。BFS 拓扑排序的BFS方法，步

空间复杂度：O(N) 3.2 排序策略3.2.1 最少可取值(对节点排序，每次选择值域最少可取值的变量) 3.2.2 度启发式(对节点排序，每次选择度最大的变量) 3.2.3 最少由于时间复杂度是可以直接想加的，因此总的时间复杂度为O(k+2m),时间复杂度中系数没有意义，因此最终的时间复杂度为：O(k+m) 空间复杂度在上面的排序中，总共用到了两个数组结构：map

●▽● 拓扑排序的最优空间复杂度是O(m+n),其中m和n是DAG图中节点数和边数。我们一般使用邻接表来存储DAG图，因此空间复杂度是O(m+n)。3.1 广度优先搜索法(BFS) 3.1.1 BFS实现拓扑排序初始化入度为0的集合需要遍历整张图，检查每个节点和每条边，因此复杂度为O(E+V); 然后对该集合进行操作，又需要遍历整张图中的，每条边，复杂度也为O(E+V); 因此Kahn算法的复杂度即为O(

3.拓扑排序的复杂度：由于删除顶点的同时还要删除它的输出边，所以拓扑排序的时间复杂度是：O(V+E) 4.拓扑排序的C++程序：#include #include#i建零入度顶点栈的时间复杂度为O(n),在拓扑的排序中，若有向图无环，则每个顶点进一次栈，出一次栈，入度减去1的操作在循环语句里面执行e次，所以，总的时间复杂度是O(n+e).

从邻接矩阵的空间复杂度O(V^2)来看，如果一个图有3000个顶点，如果这个图是一个树的话，那么我们只存储顶点加边需要存储3000 + (3000 - 1)个信息，就是5999个信息，第一：复杂度估算和排序算法(上) 1) 时间复杂度和空间复杂度2)认识对数器3)冒泡排序4)选择排序5)插入排序6)如何分析递归过程的时间复杂度7)归并排序8)小