理解Dijkstra算法的时间复杂度计算
- 每个顶点可以连接到(V-1)个顶点，因此每个顶点的相邻边数是V-1。假设E代表连接到每个顶点的V-1条边。
- 查找和更新最小堆中每个相邻顶点的权重为O(log(V))+O(1)或
O(log(V)) - 因此，从上面的步骤1和步骤2，更新顶点的所有相邻顶点的时间复杂度是e*(logV)。或
e*logv. - 因此所有V顶点的时间复杂度为V*(E*logv)，即
O(VElogV)。
但Dijkstra算法的时间复杂度为O（ElogV）。为什么？
共有1个答案
Dijkstra的最短路径算法是O(ElogV)，其中：
v是顶点数E是边的总数
你的分析是正确的，但是你的符号有不同的含义！您说算法是o(VElogV)，其中：
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null
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注：∈/ 意思是不在，我不能在代码中输入。 这个问题可能与一些帖子重复。 理解Dijkstra算法的时间复杂度计算 Dijkstra算法的复杂性 Dijkstras算法的复杂性 我读过它们，甚至读过Quora上的一些帖子，但仍然无法理解。我在伪代码中添加了一些注释，并试图解决它。我真搞不懂为什么它是O（E log V）
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我已经通过谷歌和堆栈溢出搜索，但我没有找到一个关于如何计算时间复杂度的清晰而直接的解释。 说代码像下面这样简单： 说一个像下面这样的循环： 这将只执行一次。 时间实际上被计算为而不是声明。
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Dijkstra算法的这种特殊实现的时间复杂度是多少？ 我知道这个问题的几个答案是，当你使用最小堆时，O（E log V），这篇文章和这篇文章也是如此。然而，这里的文章说的是O（V ElogE），它的逻辑与下面的代码类似（但不完全相同）。 算法的不同实现可以改变时间复杂度，我试图分析下面实现的复杂性，但是像检查和忽略中的重复顶点这样的优化让我怀疑自己。 以下是伪代码： 笔记： 从源顶点可到达的每个
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我在考虑如何正确计算这个函数的时间复杂度: 我假设它是 O（n），其中 n 是列表的长度。我们的 while 循环是 O（n），for 循环也是 O（n）， 这意味着我们得到了 2*O（n），等于 O（n）。 我说的对吗？
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如何计算这些回溯算法的时间复杂度，它们是否具有相同的时间复杂度？如果不一样怎么办？请详细解释并感谢您的帮助。 我实际上有点困惑，对于断字(b)，复杂度是O(2n)，但对于哈密顿循环，复杂度是不同的，对于打印相同字符串的不同排列，以及对于解决n皇后问题，复杂度是不同的。
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我正在尝试分析一个算法的时间复杂度。 下面的算法旨在只检查数组的一部分，所以如果它没有多大意义，请不要担心。 我对计算循环周围的时间复杂度很困惑，请看看我的评论。 这是否意味着我们有: T（N） = （C2 C4 C5）N （C1 C3 C6） T(N) = C7*N (C8) T（N）=N？？ 循环中的所有内容都是*N？ 先谢谢！