O(|V| * k)是否等于O(|E|)?

O(|V| * k)和O(|E|)表示的是算法的时间复杂度，其中|V|表示顶点的数量，|E|表示边的数量，k是一个常数。

答案是不相等的。

O(|V| * k)表示的是算法的时间复杂度与顶点数量和常数k成正比。这意味着算法的运行时间随着顶点数量的增加而增加，但是常数k是一个固定值，不会随着顶点数量的增加而变化。

O(|E|)表示的是算法的时间复杂度与边的数量成正比。这意味着算法的运行时间随着边的数量的增加而增加。

所以，O(|V| * k)和O(|E|)一般来说是不相等的。

下面是一个用代码示例来解释的例子：

假设我们有一个图的数据结构表示为邻接表，其中顶点的数量为|V|，边的数量为|E|。

def some_algorithm(vertices, edges):
    for vertex in vertices:
        # 假设这里有一些常数时间的操作
        print(vertex)
    
    for edge in edges:
        # 假设这里有一些常数时间的操作
        print(edge)

在这个例子中，第一个循环遍历了顶点列表，所以它的时间复杂度为O(|V|)。第二个循环遍历了边的列表，所以它的时间复杂度为O(|E|)。

因此，这个算法的时间复杂度是O(|V| + |E|)，而不是O(|V| * k)或O(|E|)。