1:f = open(path, 'r', encoding='utf-8') 2:reader = csv.reader(f) 3:data = [row for row in reader] 4:dg = nx.DiGraph() 5:for i, row in enumerate(data): 6: if i==0: 7: dg.add_node(root) 8: dg.nodes[][] 9: else: 10: dg.add_node(a) 11: dg.add_node(b) 12: dg.add_edge(a,b) 13: dg.nodes[][] 14: end if 15:end for这段代码的时间复杂度和空间复杂度是多少

时间复杂度：
1. 打开文件并读取数据，时间复杂度为O(n)。
2. csv.reader() 函数的时间复杂度为O(1)。
3. 列表推导式的时间复杂度为O(n)。
4. 创建一个空的有向图，时间复杂度为O(1)。
5. 循环遍历数据，时间复杂度为O(n)。
6. 判断当前行是否为第一行，时间复杂度为O(1)。
7. 添加根节点，时间复杂度为O(1)。
8. 更新根节点的属性，时间复杂度为O(1)。
9. 如果不是第一行，则继续执行下面的代码，时间复杂度为O(1)。
10. 添加节点 a，时间复杂度为O(1)。
11. 添加节点 b，时间复杂度为O(1)。
12. 添加一条从 a 到 b 的有向边，时间复杂度为O(1)。
13. 更新节点 a 和节点 b 的属性，时间复杂度为O(1)。
14. 结束 if 语句，时间复杂度为O(1)。
15. 结束 for 循环，时间复杂度为O(1)。

因此，总的时间复杂度为 O(n)。

空间复杂度：
1. 打开文件并读取数据，空间复杂度为O(n)。
2. csv.reader() 函数的空间复杂度为O(1)。
3. 列表推导式的空间复杂度为O(n)。
4. 创建一个空的有向图，空间复杂度为O(1)。
5. 循环遍历数据，空间复杂度为O(1)。
6. 判断当前行是否为第一行，空间复杂度为O(1)。
7. 添加根节点，空间复杂度为O(1)。
8. 更新根节点的属性，空间复杂度为O(1)。
9. 如果不是第一行，则继续执行下面的代码，空间复杂度为O(1)。
10. 添加节点 a，空间复杂度为O(1)。
11. 添加节点 b，空间复杂度为O(1)。
12. 添加一条从 a 到 b 的有向边，空间复杂度为O(1)。
13. 更新节点 a 和节点 b 的属性，空间复杂度为O(1)。
14. 结束 if 语句，空间复杂度为O(1)。
15. 结束 for 循环，空间复杂度为O(1)。

因此，总的空间复杂度为 O(n)。