Question

当我在最坏的情况下使用队列在未加权图上阅读Dijkstra算法的时间复杂度为O（n2）时。我认为这是因为od bfs和dfs。 BFS在标记阶段处理所有顶点，而dfs用于回溯。它们都具有线性时间复杂度。但是我不确定这种逻辑是否正确。

对于加权图，我也知道时间复杂度是O（EVlogV），其中E是边和V顶点。我认为这是因为优先级队列，我了解优先级队列的工作原理，但仍然不了解O表示法。

Answer 1

Dijkstra对于非加权图不是必需的。您可以简单地做一个BFS / DFS（无论您喜欢哪个，它们都是O（E + V））。

Big-O表示一种算法的“时间复杂度”。换句话说，随着问题参数的增加，算法的运行时间如何增加？让我们看几个例子：

int two_plus_n(int n){
    return 2+n;
}

此算法为O（1），因为无论N是多少，该算法都会在恒定的时间内运行。

int bad_2_times_n(int n){
    int ans = 0;
    for(int i=0;i<n;i++)
        ans+=2
    return ans;
}

此算法为O（n），因为随着N的增加，步数以N的线性速率增加。大O表示法会随着更复杂的算法而变得复杂。我建议，如果您不完全了解该概念，则应退出像Dijkstra一样复杂的算法，并加强对运行时分析的理解。