Algorithm 如何确定单纯形时间复杂度（即最大流量）

单纯形算法被认为具有指数最坏情况时间复杂度。然而，它在实践中仍然经常使用。如何确定某个问题（使用单纯形求解）的平均时间复杂度

例如，用单纯形算法求解的最大流问题的平均时间复杂度是多少。（Wiki具有所有其他算法的时间复杂性）

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谢谢您的时间。

平均案例复杂度很难分析，它取决于线性程序的分布。我相信在一些常见的分布下，它是多项式时间。但我目前找不到这篇论文

编辑：是的，以下是来源：

Nocedal，J.和Wright，S.J.数值优化。纽约：斯普林格·维拉格，1999年

福斯格伦，A。；吉尔，P.E。；和Wright，M.H.“非线性优化的内部方法”，SIAM Rev。44525-5972002

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我在第一本书中读到了这一点，很明显这一点在另一篇论文中得到了证实（Forsgren）。你可以在大学图书馆里找到这两种书。

如果它仍然有趣的话。单纯形的时间复杂度为O（（n+m）*n）

n-变量的数量

m-不等式约束

为什么?？因为在n的情况下，迭代次数不能超过n+m 这是顶点数的上限

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但这个上限是n的指数。

听起来像是家庭作业/测试题。+1这实际上是一个很深的问题，我不确定以前是否有人解决过这个问题。我很想听到答案。