设N个顶点E条边的图用邻接表存储，则求每个顶点入度的时间复杂度为：

如果使用邻接表存储图，则可以采用统计每个顶点在所有邻接表中出现的次数的方法来计算每个顶点的入度。具体地，可以遍历邻接表中的所有边，对于每条边的终点，将其对应顶点的入度加1。由此，对于图中的每个顶点，都需要遍历其所有的邻接表，因此时间复杂度为O(E)，其中E为边的数量。

需要注意的是，在有向图中，每个顶点的出度和入度之和等于该顶点的度数，因此也可以统计每个顶点的度数来求出每个顶点的入度。但是在无向图中，每个顶点的度数等于其相邻顶点的数量，因此不能使用此方法来计算入度。

相关问题

假设有向图g采用邻接表存储，设计一个算法求出图g每个顶点的入度

可以遍历邻接表中的每个顶点，并统计每个顶点的入度。具体地，可以定义一个数组in_degree，初始值都为0，然后遍历邻接表，对于每个顶点v的邻接表中的每个顶点u，都将in_degree[u]增加1。最终in_degree数组中的每个元素即为对应顶点的入度。

以下是具体的算法实现：

def get_in_degree(adj_list):
    n = len(adj_list)
    in_degree = [0] * n
    for u in range(n):
        for v in adj_list[u]:
            in_degree[v] += 1
    return in_degree

其中，adj_list是邻接表，n是顶点数。算法的时间复杂度是O(m+n)，其中m是边数。

采用邻接表存储结构如何求顶点的入度和出度c++

邻接表是一种图的存储结构，可以有效地表示图的结构和关系。在邻接表中，每个顶点v都对应一个链表，链表中存储了与顶点v相邻的顶点。

要求一个顶点v的入度，可以遍历邻接表，查找所有指向顶点v的边的个数。具体步骤如下：
1. 初始化一个变量count为0，用于计算入度。
2. 遍历图的所有顶点，对于每个顶点u，遍历其邻接表中的每个顶点w。
3. 如果顶点w与顶点v相等，即找到指向顶点v的边，将count加1。
4. 返回count作为顶点v的入度。

要求一个顶点v的出度，可以直接获取顶点v的邻接表的长度，即链表中顶点的个数。具体步骤如下：
1. 获取顶点v的邻接表链表长度，记为count。
2. 返回count作为顶点v的出度。

通过邻接表存储结构可以有效地求顶点的入度和出度，时间复杂度为O(|V|+|E|)，其中|V|为顶点的个数，|E|为边的个数。