Time complexity dfs或bfs更适合测试有向图上的二部图吗？

如果我想检查两个测试着色性/如果一个有向图是二部图，那么使用广度优先搜索或深度优先搜索是否重要？在时间复杂度方面，一个更有效吗

实际上，图形是有向的还是无向的根本不重要；无论边缘是哪个方向，其两端的两个节点必须具有不同的颜色。所以对于无向图，答案是完全相同的

我还假设图是连接的，因此每个节点都可以从

节点0

访问；这并没有什么区别，因为无论哪种方式，您都只需在每个连接的组件上独立运行算法。但它确实简化了分析

DFS或BFS如下所示。唯一的区别是

to_visit.get_one（）

和

to_visit.put_one（）

的行为；DFS使用堆栈（后进先出），而BFS使用队列（先进先出）

def是两部分（节点0）：
to_visit=[node_0]
颜色={node_0:'RED'}
访问期间：
node=to_visit.get_one（）
color1=颜色[节点]
颜色2='蓝色'，如果颜色1='红色'，否则为'红色'
对于node.neights中的邻居：
如果没有颜色：
颜色[邻居]=颜色2
去拜访。放一个（邻居）
elif颜色[邻居]==颜色1：
返回错误
返回真值

考虑到算法的时间复杂性，在任何一种情况下：

每个节点最多插入一次

以访问

，因为只有当它不在

颜色

中时才会插入，但插入时我们会将其添加到

颜色

我们最多在

节点上迭代一次，因为1

因此，两种算法的最坏情况迭代次数相同；O（E），其中E是图中的边数