dijkstra的时间复杂度

Dijkstra算法的时间复杂度取决于底层数据结构的选择和具体实现。使用二叉堆实现的Dijkstra算法的时间复杂度为O(E*logV)，其中E是边的数量，V是顶点的数量。使用斐波那契堆实现的Dijkstra算法的时间复杂度为O(E + V*logV)。当然，如果使用邻接矩阵作为底层数据结构，则时间复杂度为O(V^2)，但这种实现的空间复杂度较高，不常用。

相关问题

Dijkstra时间复杂度

Dijkstra算法的时间复杂度取决于具体的实现方式。在朴素的实现中，Dijkstra算法的时间复杂度上限为O(N^2)，其中N是图中节点的数量。这是因为Dijkstra算法需要对每个节点进行一次松弛操作，而对于每个节点，需要遍历所有与其相邻的节点来更新最短路径。因此，如果图中有N个节点，那么总共需要进行N次松弛操作，每次松弛操作的时间复杂度为O(N)。所以，总的时间复杂度为O(N^2)。

然而，在优化后的实现中，Dijkstra算法可以通过使用堆优化来降低时间复杂度。具体来说，使用堆数据结构可以提供更快的最小值查询操作，从而减少了每次选择最小距离的时间。在这种情况下，Dijkstra算法的时间复杂度可以降低到O((NM)log2N)，其中N是节点的数量，M是边的数量。这种优化对于稠密图的表现尤为明显。

综上所述，Dijkstra算法的时间复杂度在最坏情况下为O(N^2)，在优化后的情况下可以降低到O((NM)log2N)。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Dijkstra简述](https://blog.csdn.net/corqna/article/details/126259604)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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dijkstra时间复杂度

Dijkstra算法的时间复杂度取决于图的规模，具体而言，对于一个有N个顶点和M个边的图，Dijkstra算法的时间复杂度为O((N+M)logN)。这是因为在算法的实现过程中，需要使用堆优化来优化查找最小值的操作，而堆的插入和删除最小值的操作的时间复杂度是logN，而每个顶点的插入和删除最小值操作都会执行一次，所以总的时间复杂度就是O((N+M)logN)。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Dijkstra简述](https://blog.csdn.net/corqna/article/details/126259604)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [Dijkstra算法](https://blog.csdn.net/weixin_46050172/article/details/106456235)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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