最大流FF算法的时间复杂度计算

最大流算法有多种实现方式，其中一种是Ford-Fulkerson算法，它采用不断寻找增广路的方式来寻找最大流。增广路是指一条从源点到汇点的路径，并且路径上每条边的剩余容量都大于0。每次寻找增广路，都可以将其上边的容量增大，从而使流量增大，直到无法再找到增广路为止。

Ford-Fulkerson算法的具体实现方式有多种，包括DFS、BFS、Edmonds-Karp 算法等等。其中，Edmonds-Karp算法是一种使用广度优先搜索(BFS)来寻找增广路的实现方式，时间复杂度为O(VE^2)，其中V表示图中的顶点数，E表示边数。

具体来说，Edmonds-Karp算法的时间复杂度可以分为两个部分来考虑。第一部分是BFS寻找增广路的时间复杂度，它是O(E)的。第二部分是更新图中所有边的剩余容量的时间复杂度，它是O(E)的。在最坏情况下，每次寻找增广路需要O(V)次BFS操作，因此总的时间复杂度是O(VE^2)。

需要注意的是，上述时间复杂度是在稠密图（即E接近V^2）的情况下得出的，在稀疏图的情况下，时间复杂度可能会更低。此外，还有其他实现方式的最大流算法，它们的时间复杂度也不尽相同。