深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）的时间复杂度都是O(V+E)，其中V是顶点的数量，E是边的数量。
拓展知识：
具体来说，当我们使用深度优先搜索时，我们会从开始节点开始，逐层深入到更深的节点。在这个过程中，我们需要遍历所有的边以到达下一层级的节点。因此，深度优先搜索的时间复杂度取决于顶点和边的数量。
对于广度优先搜索，首先访问最近的节点，然后访问更远的节点。因此，广度优先搜索的时间复杂度主要取决于边的数量，因为我们需要遍历所有的边以访问相邻的节点。
这两种算法的时间复杂度都是常数阶的，也就是说它们在大型图中执行效率比较高。然而，这并不是绝对的，也取决于图中是否存在一些回路或者是否有一些循环路径需要重复访问相同的节点。在这些情况下，深度优先搜索可能需要更长的时间来执行。
此外，对于大规模的图数据，为了优化搜索性能，还可以考虑使用更加高效的数据结构和算法，如树状数组、离线优先搜索等。