为什么福特富克森如此无处不在？
Why is ford-fulkerson so ubiquitous?
在查看最大流解决方案时，ford-fulkerson 似乎无处不在，因为它是大多数人用来解决此问题的算法。但是有many more algorithms that can solve the problems and at a significantly better time complexity。那为什么ford-fulkerson到现在还被广泛使用呢？
Ford–Fulkerson 是最简单的算法，它体现了当且仅当流没有增广路径时流最大的关键思想。这对教学很有用。
由于 F–F 没有指定如何找到增广路径，因此它更像是一个框架而不是算法。 Edmonds–Karp 是 F–F 的一个实例，它限制了必须找到的增广路径的数量。 Dinic 的算法改进了 Edmonds–Karp，保留了一个数据结构，使其能够更有效地找到增广路径。 （稍微偏离常规，由于 Borradaile and Klein，平面网络中 s-t 流的 O(n log n) 时间算法也是 F-F 实例化。）
push-relabel 算法将 Dinic 算法背后的思想更进一步，但它们在使用预流而不是流时打破了 F-F 模式（预流允许更多的流量进入顶点而不是离开，但反之则不然）。从历史上看，他们遵循 Dinic 的算法，并且作为对 Dinic 的反应更直观。
该列表中的其他算法很复杂，不适合本科教学，这解释了缺少教程 material。
在查看最大流解决方案时，ford-fulkerson 似乎无处不在，因为它是大多数人用来解决此问题的算法。但是有many more algorithms that can solve the problems and at a significantly better time complexity。那为什么ford-fulkerson到现在还被广泛使用呢？
Ford–Fulkerson 是最简单的算法，它体现了当且仅当流没有增广路径时流最大的关键思想。这对教学很有用。
由于 F–F 没有指定如何找到增广路径，因此它更像是一个框架而不是算法。 Edmonds–Karp 是 F–F 的一个实例，它限制了必须找到的增广路径的数量。 Dinic 的算法改进了 Edmonds–Karp，保留了一个数据结构，使其能够更有效地找到增广路径。 （稍微偏离常规，由于 Borradaile and Klein，平面网络中 s-t 流的 O(n log n) 时间算法也是 F-F 实例化。）
push-relabel 算法将 Dinic 算法背后的思想更进一步，但它们在使用预流而不是流时打破了 F-F 模式（预流允许更多的流量进入顶点而不是离开，但反之则不然）。从历史上看，他们遵循 Dinic 的算法，并且作为对 Dinic 的反应更直观。
该列表中的其他算法很复杂，不适合本科教学，这解释了缺少教程 material。