时间复杂度O(v+e)非常清楚，它类似于在程序中单独运行的2个循环（e次和v次）。
但是，当空间复杂性变得相同时，我感到很困惑。
是不是首先分配O(v)空格然后释放它然后分配O(e)空格？
谢谢！
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当你处理时间复杂性时，加法（O(v+e)）意味着顺序发生了两件事。当你转向空间复杂性时，+符号应该用在空间的上下文中，而不是时间。
O(v+e)空间相当于使用O(v)+O(e)空格。本质上（我假设你正在处理图形，这里），这意味着你为每个顶点使用了一些存储空间，并为每个边缘使用了一些空间（可能你有一个List<Vertex>和一个{{1}或者其他什么） - 很可能都在同一时间。
在分配List<Edge>内存，释放内存，然后分配O(v)内存的示例中，您可以随时使用O(e)空格。
编辑：正如G.巴赫指出的那样，O(max(v,e))将永远等同于O(v+e)。我认为，有些情况下，一个或另一个在清晰度方面更合适（一个或另一个将更好地表达实际使用的空间/时间），但这是主观的。如果这是一个班级，你的教练可能更喜欢一种符号而不是另一种 - 从课堂笔记中可以看出，或者你可以问。但简而言之，O(max(v,e))适用于已描述的两种情况。