给出时间复杂度和空间复杂度

这段代码的时间复杂度和空间复杂度取决于具体输入数据的规模。下面是代码中涉及到的一些操作的时间复杂度和空间复杂度：

1. 定义结构体 `edge`，时间复杂度为 O(1)，空间复杂度为 O(1)。

2. 定义结构体 `node`，时间复杂度为 O(1)，空间复杂度为 O(1)。

3. 定义数组 `site`，时间复杂度为 O(n)，空间复杂度为 O(n)。

4. 定义变量 `n`，时间复杂度为 O(1)，空间复杂度为 O(1)。

5. 输入数据，时间复杂度为 O(n)，空间复杂度为 O(1)。

因此，整段代码的时间复杂度为 O(n)，空间复杂度为 O(n)。需要注意的是，这里的时间复杂度和空间复杂度都是在输入数据规模为 n 的情况下计算的，如果输入数据规模变化，时间复杂度和空间复杂度也会相应变化。

相关问题

时间复杂度和空间复杂度

时间复杂度: 指程序执行所需的时间，通常用大写的 O 来表示。一个算法的时间复杂度，表示算法执行的时间与输入数据的大小之间的增长关系。例如，如果算法的时间复杂度为 O(n)，则表示算法的执行时间与输入数据量 n 成正比。

空间复杂度: 指程序运行所需的内存空间，也用大写的 O 表示。一个算法的空间复杂度，表示算法所需的存储空间与输入数据的大小之间的增长关系。例如，如果算法的空间复杂度为 O(n)，则表示随着输入数据量 n 的增大，算法所需的存储空间也会增大。