¿Por qué la complejidad temporal de los algoritmos de Edmond Karps O (VE ^ 2)? A mí me parece O (E * (E + V)).

El algoritmo es idéntico al algoritmo Ford – Fulkerson, excepto que se define el orden de búsqueda al encontrar la ruta de aumento. La ruta encontrada debe ser la ruta más corta que tenga capacidad disponible. Esto se puede encontrar mediante una búsqueda de amplitud, ya que dejamos que los bordes tengan unidades de longitud. El tiempo de ejecución de O ( V E ^ 2) se encuentra al mostrar que cada ruta de aumento se puede encontrar en el tiempo O ( E ), que cada vez que al menos uno de los bordes E se satura (un borde que tiene el flujo máximo posible ), que la distancia desde el borde saturado a la fuente a lo largo de la ruta de aumento debe ser mayor que la última vez que estuvo saturada, y que la longitud es como máximo V. Otra propiedad de este algoritmo es que la longitud de la ruta de aumento más corta aumenta monotónicamente.

Referencia: algoritmo Edmonds – Karp | Wikiwand

Tiene que ver con el número de rutas st que el algoritmo encuentra en el peor de los casos (el ciclo while) en el gráfico residual [math] G_f [/ math]. Esto debería explicarlo bastante bien: https://www.cs.cornell.edu/cours

Ver también: ¿Existe una manera simple e intuitiva de explicar por qué el algoritmo de flujo máximo Edmonds-Karp toma [matemática] O (VE ^ 2) [/ matemática]?

Sospecho que está asumiendo que la cantidad de iteraciones está limitada por la cantidad de pasos en una búsqueda de amplitud. Sin embargo, ese no es el caso porque los bordes críticos (es decir, aquellos aumentados a plena capacidad) pueden volverse poco críticos en las iteraciones posteriores. Por lo tanto, se necesita un análisis más cuidadoso.

Hay varios relatos agradables para el análisis en la web; aquí hay uno: Algoritmo Edmonds-Karp | Brillante Wiki de Matemáticas y Ciencias.

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