在实际应用中，k 的取值通常取决于具体问题的需求和图的特性。一般来说，k 的值可能在小范围内变化，例如 1 到 10 之间，具体取决于所需的子图数量和图的规模。
小 k 值的情况：当 k 较小（如 k=1 或 k=2）时，算法的性能通常较好，因为问题的复杂度相对较低，算法可以在较短的时间内找到解。
大 k 值的情况：随着 k 的增加，算法的复杂度会显著增加。这是因为需要处理的子图数量增加，导致更多的计算和更复杂的组合问题。因此，算法的运行时间可能会随着 k 的增加而呈现出非线性增长。
稀疏图与密集图的影响：在稀疏图中，k 的增加对算法性能的影响可能较小，因为边的数量相对较少，算法可以更高效地找到解。而在密集图中，k 的增加可能会导致性能显著下降，因为需要处理的边和节点数量大幅增加。
综上所述，k 的取值在实际应用中通常较小，算法的性能会随着 k 的增加而变化，尤其是在处理复杂度较高的图时。