使用2邊交換時，可能會錯過一些不在最大強連通分量中的圖形，這些圖形雖然具有相同的度序列和洋蔥分解，但因為不連通而無法通過2邊交換連接。這意味著在樣本中可能缺少某些結構或特徵，這些特徵在更高的k值下可能會被捕捉到。當使用更高的k值時，k邊交換算法能夠進行更複雜的邊交換，從而增加了連通性，並可能使得更多的圖形變得可達。然而，這也可能導致更多的交換被拒絕，因為更高的k值增加了改變洋蔥分解或產生自環的風險。因此，雖然更高的k值可以捕捉到更多的LCM部分，但也會增加混合時間，並可能影響樣本的代表性。