大家好，今天来为大家分享拓扑排序时间复杂度的一些知识点，和拓扑排序深度优先算法的问题解析，大家要是都明白，那么可以忽略，如果不太清楚的话可以看看本篇文章，相信很大概率可以解决您的问题，接下来我们就一起来看看吧！
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一、拓扑排序时间复杂度o(n+e)怎么算的
1、对有n个顶点和e条弧的有向图而言，建立求各顶点的入度的时间复杂度为O(e)；建零入度顶点栈的时间复杂度为O(n)；在拓扑排序过程中，若有向图无环，则每个顶点进一次栈、出一次栈，入度减1的操作在while语句中总共执行e次，所以总的时间复杂度为O(n+e)。
2、对一个有向无环图(Directed Acyclic Graph简称DAG)G进行拓扑排序，是将G中所有顶点排成一个线性序列，使得图中任意一对顶点u和v，若边(u,v)∈E(G)，则u在线性序列中出现在v之前。
3、通常，这样的线性序列称为满足拓扑次序(Topological Order)的序列，简称拓扑序列。简单的说，由某个 *** 上的一个偏序得到该 *** 上的一个全序，这个操作称之为拓扑排序。
4、时间复杂度是同一问题可用不同算法解决，而一个算法的质量优劣将影响到算法乃至程序的效率。算法分析的目的在于选择合适算法和改进算法。
5、计算机科学中，算法的时间复杂度是一个函数，它定性描述了该算法的运行时间。这是一个关于代表算法输入值的字符串的长度的函数。
6、时间复杂度常用大O符号表述，不包括这个函数的低阶项和首项系数。使用这种方式时，时间复杂度可被称为是渐近的，它考察当输入值大小趋近无穷时的情况。
7、在计算时间复杂度的时候，先找出算法的基本操作，然后根据相应的各语句确定它的执行次数，再找出 T(n)的同数量级，找出后，f(n)=该数量级，若 T(n)/f(n)求极限可得到一常数c，则时间复杂度T(n)= O(f(n))。
8、按数量级递增排列，常见的时间复杂度有：
9、线性对数阶O(nlog2n),平方阶O(n^2)，立方阶O(n^3),...，
10、k次方阶O(n^k),指数阶O(2^n)。随着问题规模n的不断增大，上述时间复杂度不断增大，算法的执行效率越低。
11、参考资料来源：百度百科-拓扑排序
12、参考资料来源：百度百科-时间复杂度
二、...=1024n+4nlogn,则算法的时间复杂度为0(nlogn
1、正确。这个由两者中的较大者来决定，在n很大的时候log n大于1024.
2、正确。串，也就是字符串，是连续的空间。
3、错误。其总空间是限制的，这样节省了空间，以上说说可以占用一半以上空间不是优点。。。
4、错误。这个与其元素的数据结果无关。。
5、错误。中序排列的结果是先打印父亲节点，再打印左右儿子节点，所以一个节点被打印了，那么它的祖先就引进打印了，但同时如果它是右儿子节点，那么它的兄弟以及这个兄弟的儿子都已经打印了。。。
6、错误。拓扑排序可以参看这篇文章
7、正确。一个邻接表的元素至多有e个后继节点，所以复杂度为o（e）
8、正确。哈希法用于查找有些优点，可以查看
9、正确。希尔排序又称缩小增量排序，是1959年由D.L.Shell提出来的，较前述几种插入排序 *** 有较大的改进。直接插入排序算法简单，在n值较小时，效率比较高，在n值很大时，若序列按关键码基本有序，效率依然较高，其时间效率可提高到O(n)。希尔排序即是从这两点出发，给出插入排序的改进 *** 。
10、正确。链表的结构改变起来比较复杂，对于元素大量时操作及其费时，因为它只能进行冒泡排序的 *** 。。。
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