我们知道有一个O(n+m)解决方案（DFS或BFS），用于检查无向图s中是否有t到G的路径n 1}}顶点和m边......将通过邻接List实现。
如果我使用 Adjacency Matrix 实现我的程序，运行时是否会受到影响？这是一个好的还是坏的选择？
编辑：我需要以这种方式计算时间复杂度吗？
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假设您的代码输入为n和m（节点数和边数），后跟m类型a b的行顶点a和顶点b之间有一条边。现在你采用邻接矩阵M[][]，M[i][j]=1如果i和j之间有一条边，否则为M[i][j]=0（因为图表是无向的，矩阵将是对称，因此你只能存储上/下半矩阵减少一半的内存）。现在，您必须取矩阵并将其初始化为0（所有单元格），并在扫描边缘时标记M[a][b]=M[b][a]=1。现在初始化部分是O(n^2)。扫描和标记边缘为O(m)。现在让我们看一下BFS / DFS例程。当您在节点时，您尝试查看其所有未访问的顶点。现在说我们想知道顶点a的邻居，你必须做for(int i=0;i<n;i++) if (M[a][i]==1)（假设基于0的索引）。现在必须对每个顶点进行此操作，因此即使O(n^2)，例程的复杂性也变为m < (n*(n-1))/2（假设没有多个边的简单图形和循环m最多可以{{1} }）。 因此整体而言，您的复杂性变为(n*(n-1))/2 。然后是什么使用邻接矩阵？那么DFS / BFS可能只是一个大算法的一部分，你的算法也可能需要一个判断节点O(n^2)和a之间是否有一个边缘，邻接矩阵需要b时间。因此，是否选择邻接列表或邻接矩阵实际上取决于您的算法（例如您可以采用的最大内存，DFS / BFS例程之类的时间复杂度或者是否连接两个顶点的查询等等）。
希望我回答你的问题。