BFS的複雜度分析。  

     BFS是一種借用佇列來儲存的過程，分層查詢，優先考慮距離出發點近的點。無論是在鄰接表還是鄰接矩陣中儲存，都需要藉助一個輔助佇列，v個頂點均需入隊，最壞的情況下，空間複雜度為O（v）。

    鄰接表形式儲存時，每個頂點均需搜尋一次，時間複雜度T1=O（v），從一個頂點開始搜尋時，開始搜尋，訪問未被訪問過的節點。最壞的情況下，每個頂點至少訪問一次，每條邊至少訪問1次，這是因為在搜尋的過程中，若某結點向下搜尋時，其子結點都訪問過了，這時候就會回退，故時間復 雜度為O(E)，演算法總的時間復 度為O(|V|+|E|)。

鄰接矩陣儲存方式時，查詢每個頂點的鄰接點所需時間為O(V)，即該節點所在的該行該列。又有n個頂點，故算總的時間複雜度為O(|V|^2)。

DFS複雜度分析

DFS演算法是一一個遞迴演算法，需要藉助一個遞迴工作棧，故它的空問複雜度為O(V）。

遍歷圖的過程實質上是對每個頂點查詢其鄰接點的過程，其耗費的時間取決於所採用結構。

鄰接表表示時，查詢所有頂點的鄰接點所需時間為O(E)，訪問頂點的鄰接點所花時間為O（V）,此時，總的時間複雜度為O(V+E)。

鄰接矩陣表示時，查詢每個頂點的鄰接點所需時間為O(V)，要查詢整個矩陣，故總的時間度為O(V^2)。 

 v為圖的頂點數，E為邊數。