Update 0323. 无向图中连通分量的数目.md

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diff --git a/Solutions/0323. 无向图中连通分量的数目.md b/Solutions/0323. 无向图中连通分量的数目.md
@@ -5,20 +5,47 @@
 
 ## 题目大意
 
-给定 `n` 个节点（编号从 `0` 到 `n - 1`）的图的无向边列表 `edges`，其中 `edges[i] = [u, v]` 表示节点 `u` 和节点 `v` 之间有一条无向边。
+**描述**：给定 `n` 个节点（编号从 `0` 到 `n - 1`）的图的无向边列表 `edges`，其中 `edges[i] = [u, v]` 表示节点 `u` 和节点 `v` 之间有一条无向边。
 
-要求：计算该无向图中连通分量的数量。
+**要求**：计算该无向图中连通分量的数量。
+
+**说明**：
+
+- $1 \le n \le 2000$。
+- $1 \le edges.length \le 5000$。
+- $edges[i].length == 2$。
+- $0 \le ai \le bi < n$。
+- $ai != bi$。
+- `edges` 中不会出现重复的边。
+
+**示例**：
+
+```Python
+输入: n = 5 和 edges = [[0, 1], [1, 2], [3, 4]]
+ 0          3
+ |          |
+ 1 --- 2    4 
+输出: 2
+
+
+输入: n = 5 和 edges = [[0, 1], [1, 2], [2, 3], [3, 4]]
+ 0           4
+ |           |
+ 1 --- 2 --- 3
+输出:  1
+```
 
 ## 解题思路
 
-利用深度优先搜索和 `visited` 数组标记。
+### 思路 1：深度优先搜索
 
-- 从未遍历过的节点 `u` 出发，连通分量数量加 1。然后遍历与 `u` 节点构成无向边，且为遍历过的的节点 `v`。
-- 再从 `v` 出发继续深度遍历。
-- 直到遍历完与`u`  直接相关、间接相关的节点之后，再遍历另一个未遍历过的节点，继续上述操作。
-- 最后输出连通分量数目。
+1. 使用 `visited` 数组标记遍历过的节点，使用 `count` 记录连通分量数量。
+2. 从未遍历过的节点 `u` 出发，连通分量数量加 1。然后遍历与 `u` 节点构成无向边，且为遍历过的的节点 `v`。
+3. 再从 `v` 出发继续深度遍历。
+4. 直到遍历完与`u`  直接相关、间接相关的节点之后，再遍历另一个未遍历过的节点，继续上述操作。
+5. 最后输出连通分量数目。
 
-## 代码
+### 思路 1：代码
 
 ```Python
 class Solution:
@@ -44,3 +71,8 @@ class Solution:
         return count
 ```
 
+### 思路 1：复杂度分析
+
+- **时间复杂度**：$O(v)$。其中 $v$ 是顶点个数。
+- **空间复杂度**：$O(v)$。
+
