采用邻接表为存储结构，图的深度优先搜索算法的时间复杂度为O(n2)。

不完全正确。采用邻接表为存储结构的图的深度优先搜索算法的时间复杂度为 $O(n+m)$，其中 $n$ 表示图中顶点的数量，$m$ 表示图中边的数量。具体来说，每个顶点都会被访问一次，每条边也会被访问一次，因此总时间复杂度为 $O(n+m)$。注意，这个时间复杂度与 $n^2$ 没有关系，与图的形状有关，因此并不是固定的。

相关问题

邻接表存储结构广度优先遍历和深度优先遍历时间复杂度详细分析

邻接表是一种常用的图的存储结构，它通过链表来表示每个节点的邻接关系。在使用邻接表存储图时，我们可以使用广度优先遍历和深度优先遍历来访问图中的所有节点。

广度优先遍历(BFS)的时间复杂度为O(V+E)，其中V为图中节点的个数，E为边的个数。具体实现过程中，BFS使用队列来存储待访问节点，每个节点仅会被访问一次。因此，BFS的时间复杂度是线性的。

深度优先遍历(DFS)的时间复杂度也为O(V+E)。DFS使用递归或栈来实现遍历，每个节点仅会被访问一次。在最坏情况下，DFS需要遍历整个图，因此时间复杂度与BFS相同。

以邻接矩阵为储存结构的深度优先遍历算法

邻接矩阵是一种常用的图的存储结构。在邻接矩阵中，矩阵的行表示图中的节点，矩阵的列表示图中的边，矩阵中的元素表示相应的边的权重。邻接矩阵存储结构的深度优先遍历算法可以通过递归实现，具体步骤如下：

1. 访问起始节点，并将其标记为已访问。
2. 遍历起始节点的所有邻居节点，如果邻居节点未被访问，则递归遍历该邻居节点。
3. 重复步骤2，直到所有节点都被访问过。

代码实现如下：

# 定义邻接矩阵
graph = [[0, 1, 1, 0],
         [1, 0, 1, 1],
         [1, 1, 0, 1],
         [0, 1, 1, 0]]

# 定义访问数组
visited = [False] * len(graph)

# 定义深度优先遍历函数
def dfs(graph, visited, node):
    visited[node] = True
    print(node, end=' ')
    for i in range(len(graph)):
        if graph[node][i] == 1 and not visited[i]:
            dfs(graph, visited, i)

# 调用深度优先遍历函数
dfs(graph, visited, 0)

输出结果为：0 1 2 3，表示深度优先遍历的顺序为节点0、节点1、节点2和节点3。