algorithm - 计算大O时间复杂度

下面的算法的时间复杂度被报告为O（V+E），但我不知道为什么。如有任何帮助，我们将不胜感激。
这就是问题所在：在一个加权（节点和边）有向无环图中，每个顶点都计算一个称为秩的属性。它是通过自下而上遍历图形来计算的对于退出节点，假定秩值等于其分配的权重。对于图中的任何其他节点，秩定义为：
“节点的主要继承者的等级”+“节点与其主要继承者之间的边的宽度”+“节点的权重”
其中，节点的主要继承者是具有最高秩值的继承者。
我猜这个算法的伪代码是：

     For "every vertex" in the graph
        For "every immediate successor" of the selected vertex
           [the statements ...]
        End
     End

选择正确的拓扑顺序中的节点，外环精确执行V次，导致O（V）时间复杂度。
内部循环（搜索后继）最多执行（30次）（在使用邻接矩阵的情况下），导致O（v）时间复杂度。
因此，我计算的总时间复杂度O（v^ 2），这是不正确的，根据所报告的值是O（V+E）。

最佳答案

如果使用邻接列表而不是邻接矩阵，则需要O（V+E）。因为您只访问了每个节点一次（因为您正在跟踪访问的节点），而且还访问了每个边缘一次（因为您不会使用另一端有已访问节点的边缘）。
这是一些伪代码-

queue<Node> q;
startNode = (starting node)
bool[numNodes] visited;
while (visited.size() < numNodes) {
    [check if visited]
    [mark as visited]
    [set rank]
    [add successors to the queue if they're not visited]
}