「O(VE)」是計算機科學和算法分析中的一個表示法，通常用於描述算法的時間複雜度或空間複雜度。這裡的「V」代表圖中的頂點數量，「E」代表邊的數量。這個表示法意味著算法的執行時間或所需的空間與圖的頂點數量和邊的數量成正比。通常用於圖論算法的複雜度分析，例如深度優先搜索（DFS）或廣度優先搜索（BFS）。
用來描述算法在執行過程中所需時間的函數。通常用大O符號表示，幫助計算在最壞情況下的執行時間。這對於開發者選擇合適的算法至關重要，因為它影響程序的性能。
例句 1：
這個算法的時間複雜度是O(n log n)。
The time complexity of this algorithm is O(n log n).
例句 2：
我們需要考慮算法的時間複雜度，以確保它能在合理的時間內完成。
We need to consider the time complexity of the algorithm to ensure it completes in a reasonable time.
例句 3：
在處理大量數據時，時間複雜度是非常重要的考量。
Time complexity is a crucial consideration when dealing with large datasets.
用來描述算法在執行過程中所需空間的函數。這個指標幫助開發者理解算法在記憶體使用上的需求，通常用大O符號表示。尤其在資源有限的環境中，空間複雜度的分析變得尤為重要。
例句 1：
這個演算法的空間複雜度是O(V)。
The space complexity of this algorithm is O(V).
例句 2：
我們需要優化算法的空間複雜度，以減少記憶體的使用。
We need to optimize the space complexity of the algorithm to reduce memory usage.
例句 3：
在設計系統時，空間複雜度是一個重要的考量因素。
Space complexity is an important factor when designing a system.
指算法在執行過程中所需的資源，包括時間和空間。高效的算法能在相同的條件下提供更快的執行速度或更少的資源消耗。這對於軟體開發和數據處理至關重要。
例句 1：
我們尋找一個高效的算法來處理這個問題。
We are looking for an efficient algorithm to solve this problem.
例句 2：
算法的效率直接影響應用程式的性能。
The efficiency of the algorithm directly affects the performance of the application.
例句 3：
在選擇算法時，效率是需要考慮的關鍵因素。
Efficiency is a key factor to consider when selecting an algorithm.