Question

我试图弄清楚BFS是如何O（m + n），其中n是顶点数，m是边数。

算法是：

public void bfs()
{
    //BFS uses Queue data structure
    Queue q=new LinkedList();
    q.add(this.rootNode);
    printNode(this.rootNode);
    rootNode.visited=true;
    while(!q.isEmpty())
    {
        Node n=(Node)q.remove();
        Node child=null;
        while((child=getUnvisitedChildNode(n))!=null)
        {
            child.visited=true;
            printNode(child);
            q.add(child);
        }
    }
    //Clear visited property of nodes
    clearNodes();
}
//

在邻接列表中，我们将顶点存储在数组/散列表中，以及每个顶点与其他顶点形成的边的链表。

我的主要问题是：我们如何实现获取未访问的子节点？很明显，您将节点标记为已访问，但在遍历时，您将浏览所有链接列表，因此您将每个边缘计数两次，因此复杂度为O（2m + n）对吗？那只是向下舍入到O（m + n）吗？

另外，我们可以为邻接矩阵采用类似的策略吗？如果给出一个大小为n x n的矩阵，并且我想知道某个特定元素是否存在，我可以用BFS来解决这个问题吗？

感谢。

Answer 1

O符号将乘法常数“减少”为1，因此O（2m + n）减少到O（m + n）。

BFS如何在邻接矩阵列表O（m + n）上？

1 个答案: