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C++ pq下的Dijkstra时间复杂度

Dijkstra算法是一种用于解决单源最短路径问题的经典算法,它可以在带权重的有向图中找到从源节点到所有其他节点的最短路径。在C++中,pq表示优先队列(Priority Queue),用于实现Dijkstra算法中的最小堆。

Dijkstra算法的时间复杂度取决于使用的数据结构和具体实现方式。在使用优先队列实现的情况下,Dijkstra算法的时间复杂度为O((V+E)logV),其中V表示图中的节点数,E表示图中的边数。

具体解释如下:

  • 初始化:将源节点的距离设置为0,将所有其他节点的距离设置为无穷大。将源节点加入优先队列。
  • 迭代:从优先队列中取出距离最小的节点,遍历其所有邻居节点。如果通过当前节点到达邻居节点的路径距离更短,则更新邻居节点的距离,并将其加入优先队列。
  • 重复迭代直到优先队列为空。

在每次迭代中,从优先队列中取出距离最小的节点的时间复杂度为O(logV),遍历其邻居节点的时间复杂度为O(E),因此总的时间复杂度为O((V+E)logV)。

Dijkstra算法的优势在于能够找到单源最短路径,并且适用于带权重的有向图。它在许多领域都有广泛的应用,例如路由算法、网络优化、地图导航等。

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tree.append ( {'id':index.id,'name':item['name']+index.index_name } ) 大概看一这个算法时间复杂度...,第一层遍历时间复杂度是n,第二层遍历时间复杂度是n,内层时间复杂度是O(n^2),再加上递归,最后时间复杂度是O(2^n*n^2),这个算法可见很粗糙,假如递归深度到是100,最后执行效率简直会让人头皮发麻...第一层遍历时间复杂度是O(n),加上递归,最后时间复杂度是O(2^n*n),不算太理想,最起码比第一次好点。 再看看一个面试常见题目,斐波拉契数列,n=1,1,3,5,8,13......(n-2) 这个算法时间复杂度是O(2^n),关于时间复杂度具体看调用次数便能明白。...O(1),这样这个算法时间复杂度就是O(n)。

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