Algorithm 单位容量边流网络中Ford-Fulkerson方法的时间复杂度
Ford Fulkerson算法能否找到单位容量流网络(所有边都有单位容量)的最大流,该网络的Algorithm 单位容量边流网络中Ford-Fulkerson方法的时间复杂度,algorithm,time-complexity,network-flow,ford-fulkerson,Algorithm,Time Complexity,Network Flow,Ford Fulkerson,Ford Fulkerson算法能否找到单位容量流网络(所有边都有单位容量)的最大流,该网络的n顶点和m边位于O(mn)时间?O(m*f)是Ford Fulkerson在整数容量图上的已知运行时间估计,其中,M是边的数目,f是最大流的值,这仅仅是因为在O(M)中很容易找到增广路径,并且每个这样的路径将流量至少增加1 如果图形没有重复的边(即,没有一对边具有相同的起点和终点),并且每条边具有单位容量,则最大流f不超过顶点数N(仅因为从源出发的边不超过N-1),因此复杂性确实是O(N*M) 但是,如
n
顶点和m
边位于O(mn)
时间?O(m*f)
是Ford Fulkerson在整数容量图上的已知运行时间估计,其中,M
是边的数目,f
是最大流的值,这仅仅是因为在O(M)
中很容易找到增广路径,并且每个这样的路径将流量至少增加1
如果图形没有重复的边(即,没有一对边具有相同的起点和终点),并且每条边具有单位容量,则最大流f
不超过顶点数N
(仅因为从源出发的边不超过N-1
),因此复杂性确实是O(N*M)
但是,如果允许图形具有重复的边(但每条边的容量仍然为1),则f
可以大于N
,最大可达M
,并且时间复杂度可以变为O(M*M)
,并且不难给出发生这种复杂度的示例