是否有任何图形分区方法可以在最多n个顶点的组中对图形进行分区。
示例：我有一个包含1000个顶点的图形，我想在具有最多100个顶点的子图中对其进行分区。如果算法发现这种情况更好，那么每个子图可以有50个顶点。
我找到了一种带有k-means的方法，并且在k-means之后进行了＆＃34;校准＆＃34;群集以这种方式在每个群集中有100个顶点，但我认为这种方法很耗时。
有什么想法吗？
编辑：好的，也许提出子图可能是错的。想象一下kmeans如何工作，我想在小组中划分我的图形，在分区之后我解决每组中的TSP问题然后将每组与最近的组链接并为组中心应用3opt移动。但要做到这一点，我需要一个分区方法来查找具有最多n个顶点的组;算法可以找到具有n个顶点的k个组，如果有一些顶点空闲，它将使另一个组具有剩余的。顶点必须彼此靠近而不是随机选择。
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你需要为此做研究。我记得一个名为Kernighan-Lin的启发式算法可以满足你的需要。不幸的是，你需要概括它，时间非常糟糕。我相信它在O（N ^ 3）附近。
另一种更专业但更复杂的方法是使用光谱分区。有关此主题的非常详细的文章可以在Direct Science网站上使用。以下是此主题的链接：Spectral partitioning works: Planar graphs and finite element meshes。
我希望这能帮助你完成任务。但我警告你这不是一件简单的事情。祝你好运！