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Update max-flow.md (#1045)
authororzcyand1317 <36555123+orzcyand1317@users.noreply.github.com>
Thu, 7 Mar 2019 08:36:46 +0000 (16:36 +0800)
committerXeonacid <h.dwwwwww@gmail.com>
Thu, 7 Mar 2019 08:36:46 +0000 (16:36 +0800)
docs/graph/flow/max-flow.md

index 98597e6..f34816d 100644 (file)
@@ -2,7 +2,7 @@
 
 我们有一张图,要求从源点流向汇点的最大流量(可以有很多条路到达汇点),就是我们的最大流问题。
 
-求解最大流问题有三种常见算法:Edmonds-Karp 算法,Dinic 算法,ISAP 算法。
+求解最大流问题有三种常见算法:Edmonds-Karp 算法,Dinic 算法,以及 ISAP 算法。
 
 ## 增广路
 
@@ -120,7 +120,7 @@ Dinic 算法有两个优化:
 1.   **多路增广** :每次找到一条增广路的时候,如果残余流量没有用完怎么办呢?我们可以利用残余部分流量,再找出一条增广路。这样就可以在一次 DFS 中找出多条增广路,大大提高了算法的效率。
 2.   **当前弧优化** :如果一条边已经被增广过,那么它就没有可能被增广第二次。那么,我们下一次进行增广的时候,就可以不必再走那些已经被增广过的边。
 
-设点数为 $n$ ,边数为 $m$ ,那么 Dinic 算法的时间复杂度是 $O(nm^2)$ ,在稀疏图上效率和 EK 算法相当,但在稠密图上效率要比 EK 算法高很多。
+设点数为 $n$ ,边数为 $m$ ,那么 Dinic 算法的时间复杂度是 $O(n^{2}m)$ ,在稀疏图上效率和 EK 算法相当,但在稠密图上效率要比 EK 算法高很多。
 
 特别地,在求解二分图最大匹配问题时,可以证明 Dinic 算法的时间复杂度是 $O(n \sqrt{m})$ 。