Algorithm O（V+E）空间复杂性的含义是什么？

时间复杂度，Ov+e非常清楚，它类似于程序中分别运行的2次循环和v次循环

但是，当同样的问题涉及到空间复杂性时，我感到困惑

它是否像，首先分配Ov空间，然后释放它，然后分配Oe空间

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谢谢

当你处理时间复杂性时，加法Ov+e意味着两件事情是连续发生的。当您谈到空间复杂性时，应该在空间上下文中使用+符号，而不是在时间上下文中

Ov+e空间等价于使用Ov+Oe空间。基本上，我假设你在处理图，这里，它意味着你在为每个顶点使用一些存储空间，为每个边使用一些空间，也许你有一个列表和一个列表，或者其他的东西，很可能所有的都在同一时间

在分配Ov内存，释放它，然后分配Oe内存的示例中，您随时都在使用Omaxv，e空间

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编辑：正如G.巴赫指出的，Ov+e永远等同于Omaxv，e。我认为，在某些情况下，一个或另一个在清晰度方面更合适，一个或另一个可以更好地表达实际使用的空间/时间，但这是主观的。如果这是针对一门课，你的老师可能更喜欢一种符号而不是另一种——这应该从课堂笔记中显而易见，或者你可以问。但简言之，Ov+e适用于上述两种情况。

当您处理时间复杂性时，Ov+e加法意味着两件事情是连续发生的。当您谈到空间复杂性时，应该在空间上下文中使用+符号，而不是在时间上下文中

Ov+e空间等价于使用Ov+Oe空间。基本上，我假设你在处理图，这里，它意味着你在为每个顶点使用一些存储空间，为每个边使用一些空间，也许你有一个列表和一个列表，或者其他的东西，很可能所有的都在同一时间

在分配Ov内存，释放它，然后分配Oe内存的示例中，您随时都在使用Omaxv，e空间

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编辑：正如G.巴赫指出的，Ov+e永远等同于Omaxv，e。我认为，在某些情况下，一个或另一个在清晰度方面更合适，一个或另一个可以更好地表达实际使用的空间/时间，但这是主观的。如果这是针对一门课，你的老师可能更喜欢一种符号而不是另一种——这应该从课堂笔记中显而易见，或者你可以问。但简而言之，Ov+e适用于上述两种情况。

它相当于使用Ov+Oe空间。基本上，我假设你在处理图，这里，它意味着你在为每个顶点使用一些存储空间，为每个边使用一些空间，也许你有一个列表和一个列表，或者什么的。好的，明白了。！是的，它在上下文中表示图的邻接列表。谢谢。@Michelle如果是这样呢？如中所示，我们分配Ov空间，然后释放它，然后再次分配Oe空间；空间复杂度是多少？那将是Omaxv，e。@phoenix:万一你没有看到下面答案的注释，Omaxv，e=Ov+e=Ov+Oe，那么你可以使用这三个选项中的任何一个；根据我在算法分析方面的经验，这三种选择中通常比较喜欢的一种是Ov+e。它相当于使用Ov+Oe空间。基本上，我假设你在处理图，这里，它意味着你在为每个顶点使用一些存储空间，为每个边使用一些空间，也许你有一个列表和一个列表，或者什么的。好的，明白了。！是的，它在上下文中表示图的邻接列表。谢谢。@Michelle如果是这样呢？如中所示，我们分配Ov空间，然后释放它，然后再次分配Oe空间；空间复杂度是多少？那将是Omaxv，e。@phoenix:万一你没有看到下面答案的注释，Omaxv，e=Ov+e=Ov+Oe，那么你可以使用这三个选项中的任何一个；根据我在算法分析方面的经验，这三种选择中通常首选的一种是Ov+e。当你处理时间复杂性时，Ov+e加法意味着两件事情是顺序发生的。我不知道这意味着什么，但我假设你的意思是，算法由两部分组成，一部分需要Ov时间，另一部分需要Oe时间。这是不正确的。加号不一定源于具有不同复杂度的连续阶段的算法；加号也有可能是一种表示这两种算法的最大复杂度的方法，而算法没有不同的阶段。例如，这就是BFS具有O | V |+| E |复杂性的原因。另一种更清晰地可视化这一点的算法是使用BFS或DFS查找图的连接组件。这也有O | V |+| E |的时间复杂性，对于边比节点少的图，我们得到O | V |>| E |，因此O | V |+| E |=O | V |，但是对于边比节点多的图，我们得到O | V |+| E |=O | E |。当你指出等价性时，这是非常明显的。我责怪星期一早上没有咖啡。我认为你

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根据情况，使用一个版本比另一个版本更清晰，但两个版本都是正确的。使用max而不是+可以澄清问题，但由于Big Oh不应该是准确的，而且术语在形式上并不意味着不同的事情，因此尝试使用Big Oh来实现语义准确性是一个失败的原因。如果时间和/或空间的精确使用是相关的，那么Big Oh就是一个错误的工具。当你处理时间复杂性时，加法Ov+e意味着两件事情是连续发生的。我不知道这意味着什么，但我假设你的意思是，算法由两部分组成，一部分需要Ov时间，另一部分需要Oe时间。这是不正确的。加号不一定源于具有不同复杂度的连续阶段的算法；加号也有可能是一种表示这两种算法的最大复杂度的方法，而算法没有不同的阶段。例如，这就是BFS具有O | V |+| E |复杂性的原因。另一种更清晰地可视化这一点的算法是使用BFS或DFS查找图的连接组件。这也有O | V |+| E |的时间复杂性，对于边比节点少的图，我们得到O | V |>| E |，因此O | V |+| E |=O | V |，但是对于边比节点多的图，我们得到O | V |+| E |=O | E |。当你指出等价性时，这是非常明显的。我责怪星期一早上没有咖啡。我认为使用一个版本比另一个版本更清晰，这取决于具体情况，但两个版本都是正确的。使用max而不是+可以澄清问题，但由于Big Oh不应该是准确的，而且术语在形式上并不意味着不同的事情，因此尝试使用Big Oh实现语义准确性是一个失败的原因。如果时间和/或空间的精确使用是相关的，那么Big Oh就是一个错误的工具。