Graph 邻接表索引

我正在解决这个CLRS问题，它要求找出一个图

G（V，E）

的每个顶点的独立度。我发现解决方案是

O（| E |）

，因为我们只需要扫描所有的边就可以找到所有顶点的度数

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但我在网上找到的大多数解决方案都说它是

O（|V|+|E|）

。怎么会？顶点是如何计算所用时间的？

如果我们假设有向图的实现使用对象作为顶点，并且每个顶点都有一个关联的后续列表，并且没有额外的数据结构，那么直接迭代边是不可能的

如果有向图已连接，则每个顶点都至少有一条关联边。这意味着通过对顶点的迭代对边进行迭代需要

O（| E |）

时间-对顶点的迭代不会增加运行时间，而运行时间主要取决于边的数量

如果有向图不连通，则顶点上的迭代不一定受边数的控制；即使是孤立的顶点也必须进行处理，以发现它们没有关联的传出弧，这可以在

O（|V|+|E|）时间内完成

总之，
O（|V |+|E |）
的运行时界限在任何情况下都是正确的；然而，对于连通有向图（或允许在边上直接迭代而不考虑顶点数量的实现），可以获得较紧的运行时界
O（| E |）
如果我们假设有向图的实现使用对象作为顶点，并且每个顶点都有一个关联的后续列表，并且没有额外的数据结构，那么直接迭代边是不可能的

如果有向图已连接，则每个顶点都至少有一条关联边。这意味着通过对顶点的迭代对边进行迭代需要
O（| E |）
时间-对顶点的迭代不会增加运行时间，而运行时间主要取决于边的数量

如果有向图不连通，则顶点上的迭代不一定受边数的控制；即使是孤立的顶点也必须进行处理，以发现它们没有关联的传出弧，这可以在
O（|V|+|E|）时间内完成

总之，
O（|V |+|E |）
的运行时界限在任何情况下都是正确的；然而，对于连通有向图（或允许在边上直接迭代而不考虑顶点数量的实现），可以获得较紧的运行时界
O（| E |）