From: orzcyand1317 <36555123+orzcyand1317@users.noreply.github.com>
Date: Thu, 7 Mar 2019 08:36:46 +0000 (+0800)
Subject: Update max-flow.md (#1045)
X-Git-Url: http://git.osdn.net/view?a=commitdiff_plain;h=52785d6e723d01cb4803ca9fc46c963869b5cabc;p=oi-wiki%2Fmain.git

Update max-flow.md (#1045)
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diff --git a/docs/graph/flow/max-flow.md b/docs/graph/flow/max-flow.md
index 98597e63..f34816dc 100644
--- a/docs/graph/flow/max-flow.md
+++ b/docs/graph/flow/max-flow.md
@@ -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 $O(n \sqrt{m})$ 。