BFS算法时间复杂度 _编程开发

BFS算法时间复杂度

创始人

2024-12-01 03:01:30

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BFS算法时间复杂度是O(V+E)，其中V为顶点数，E为边数。下面给出一个使用BFS算法查找图中最短路径的示例代码：

from queue import Queue

def bfs(graph, start, end):
    visited = set()  # 记录已经访问过的顶点
    q = Queue()  # 用队列来保存需要遍历的顶点
    q.put(start)  # 把起始顶点加入队列
    visited.add(start)

    while not q.empty():
        node = q.get()  # 取出队首顶点
        if node == end:
            return True  # 找到最短路径
        for neighbor in graph[node]:  # 遍历与该顶点相邻的顶点
            if neighbor not in visited:
                q.put(neighbor)  # 将该顶点加入队列
                visited.add(neighbor)
    return False  # 没有找到最短路径

该代码可以在O(V+E)的时间复杂度内找到两个顶点之间的最短路径。

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