我开发了一种算法，该算法根据距离约束找到图的最小独立支配集。 （我使用Python和NetworkX生成图形并获得对）
该算法使用强力方法：
对于少量节点，它不会有所作为，但对于大数字，程序真的很慢。
有什么方法可以让它使用不同的方法更快地运行？
由于
答案 0 :(得分：2)
不幸的是，找到最小独立支配集的问题是NP完全的。因此，任何已知的合理且完整的算法效率低下。
可能的方法是使用不完整的算法（也称为本地搜索）。
例如，已知以下算法具有因子（1 + log | V |）近似值：
1.选择具有最大邻居数的节点，并将其添加到支配集中
2.从图中删除节点及其所有邻居
3.重复，直到图表中没有更多节点。