dijkstra算法与floyd算法有什么区别？？
Dijkstra算法时间复杂度 行2-4的初始化对2113n个顶点进5261行4102，显然是O（n）5-6行O（1）7行n个顶点入1653队列O（n）8行-14行，从8行可以看专出进行了n遍循属环，每遍在第九行调用一次ExtractMin过程，ExtractMin过程需要搜寻邻接表，每一次需要搜寻整个数组，所以一次操作时间是O(n)；11行到14行对节点u的邻接表中的边进行检查，总共有|E|次（总共.每条边最多检查一次)，因此是O(E)；合起来就是O（E+n*n）=O（n^2)；以上合起来就是O（n）+O（1）+O（n）+O（n^2）=O（n^2).就这样
Pascal 最小值(时间复杂度 O(N))
Dijkstra算法到底是讲什么的，谁可以通俗的讲解一下？通俗的程度：零基础也能听得懂？
几个关于数据结构中图的问题！ 对于第一个问题：权值一般代表一个抽象出来的路径长度，你想想既然是长度会是负数吗，如果你硬要说有，其实也无妨，“一个正常的图每个边都减去一个同样大的值不是为负了吗？这种做法并不影响程序的运行，只是失去了一些实际上的意义而已 第二个问题：迪杰斯特拉算法在求1：从一个源点到其他结点的最短路径时时间复杂度是O（n2），2：求每一对顶点间的最短路径其实就是多套一层for循环，这是当然是O（n3）了啊，这时和Floyd算法复杂度一样 5555回答完了哦
dijkstra算法复杂度是多少 1、简单复杂度是O(n2)。Dijkstra 算法最简单的实现方法是用一个链表或者数组来存储所有顶点的集合 Q，所以搜索 Q 中最小元素的运算（Extract-Min(Q)）只需要线性搜索 Q 中的所有元素。这样的话算法的运行时间是 O(n2)。附算法：12345678910111213141 function Dijkstra(G，w，s)2 for each vertex v in V[G]3 d[v]：=infinity 4 previous[v]：=undefined 5 d[s]：=0 6 S：=empty set 7 Q：=set of all vertices 8 while Q is not an empty set 9 u：=Extract_Min(Q)10 S：=S union {u} 11 for each edge(u，v)outgoing from u 12 if d[v]>；d[u]+w(u，v)13 d[v]：=d[u]+w(u，v)14 previous[v]：=uO（n）+O（1）+O（n）+O（n^2）=O（n^2).2、用堆优化后的时间复杂度：O((m+n)log n)
Prim和Dijkstra算法的区别 在图论中，Prim算法是计算最小生成树的算法，而Dijkstra算法是计算最短路径的算法。二者看起来比较类似，因为假设全部顶点的集合是V，已经被挑选出来的点的集合是U，那么二者都是从集合V-U中不断的挑选权值最低的点加入U。二者的不同之处在于“权值最低”的定义不同，Prim的“权值最低”是相对于U中的任意一点而言的，也就是把U中的点看成一个整体，每次寻找V-U中跟U的距离最小（也就是跟U中任意一点的距离最小）的一点加入U；而Dijkstra的“权值最低”是相对于v0而言的，也就是每次寻找V-U中跟v0的距离最小的一点加入U。一个可以说明二者不等价的例子是有四个顶点(v0，v1，v2，v3)和四条边且边值定义为(v0，v1)=20，(v0，v2)=10，(v1，v3)=2，(v3，v2)=15的图，用Prim算法得到的最小生成树中v0跟v1是不直接相连的，也就是在最小生成树中v0v1的距离是v0->；v2->；v3->；v1的距离是27，而用Dijkstra算法得到的v0v1的距离是20，也就是二者直接连线的长度。
数据结构 图里 普里姆 和 迪杰斯特拉 算法的区别？
如何计算Pascal 中时间复杂度 与 空间复杂度 RT 请举例讲解一下 时间复杂度看循环的次数进行计算 比如你使用了两层for 循环 时间复杂度就是O(N^2），但这种估算是不准确的。
考研数据结构用天勤的高分笔记还是王道的书好 数据结构我强烈推荐天2113勤。王道的特点是，知识讲5261解较少，题量很大，很多东4102西点到为止，讲了和没讲1653一样。天勤的特点是知识点讲解很全面，题量适中。我同时买了王道和天勤，但是先看了王道，王道中很多都是伪代码，我又翻了天勤，写得很详细，后来就一直在看天勤。王道当作一本练习。几个重要的考点，王道和天勤有明显区别，比如，关于树的，二叉树非递归前中后序遍历代码；关于图的，DFS和BFS的代码、求最小生成树（普利姆和克鲁斯卡尔）、最短路径（迪杰斯特拉、佛洛依德）以及关键路径；关于查找的，B树的插入和删除、模式匹配算法（kmp）；关于排序的，内部排序的原理和代码、外部排序举例，都是天勤更详细。王道的特点就题特别多。有几个点两本书都写得不多：广义表的getHead与getTail操作，十字链表和邻接多重表的构造。最好，有时间的话，两个结合起来一起看。时间不多，看天勤就够了关于排序那章的时间复杂度和稳定性，看天勤有意外收获
