Algorithm 深度优先搜索的空间复杂度

可能这个问题以前被问过，但是，我不确定如何计算DFS的空间复杂度。例如，在这种情况下，分支因子（b）为3，深度（d）为5，每个节点需要10字节的内存来表示。如何计算空间复杂度？

这取决于执行深度优先搜索（DFS）的结构类型：

• 在树上：您无需检查之前是否访问过某个状态，只需存储当前跟踪（在堆栈中），该跟踪的最大深度为$d$。对于跟踪上的每个状态，您需要存储已经遍历的传出转换，这将成为每个状态的最大分支因子$b$。因此，您需要$O（d*b）$空间
• 在图形上：您还需要通过存储所有已访问的状态（例如，在哈希表中）来检查您以前是否访问过某个状态。因此需要$O（d*b+| V |）$空间，V是顶点集。在互联网上，你通常会看到空间复杂度是$O（| V |）$；通常状态数是主要因素，但是如果您的状态空间有一个大的$b$，请不要忽略这部分空间要求

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尝试在Internet上搜索“深度优先搜索的空间复杂度”？每个节点的字节数与空间复杂度有何关系（只要是常数就无所谓）？空间复杂度为O（d）。正如我在russel和norvig的书中看到的，空间复杂度os DFS为b.m（最大深度）然后我看到了这个问题，我没有找到答案（实际上我不知道如何计算）