数据结构的时间复杂度

数据结构的时间复杂度是指对于不同规模的输入数据，算法在最坏情况下执行的时间。下面是几种常见数据结构的时间复杂度：

1. 数组：
- 插入/删除（在中间或开头）：O(n)

2. 链表：
- 访问：O(n)
- 插入/删除（在末尾）：O(1)
- 插入/删除（在中间或开头）：O(1)

3. 栈：
- 访问：O(n)
- 入栈/出栈：O(1)

4. 队列：
- 访问：O(n)
- 入队/出队：O(1)

5. 哈希表：
- 查找/插入/删除：平均情况下为O(1)，最坏情况下为O(n)

6. 二叉树：
- 查找：O(log n)（平衡二叉树）或O(n)（非平衡二叉树）
- 插入/删除：O(log n)（平衡二叉树）或O(n)（非平衡二叉树）

7. 堆：
- 插入/删除：O(log n)

8. 图：
- 深度优先搜索（DFS）：O(V + E)（V为顶点数，E为边数）
- 广度优先搜索（BFS）：O(V + E)（V为顶点数，E为边数）