如何擴展這些結果到更一般的圖論問題,例如找到最大的局部不規則(非誘導)子圖?
在研究局部不規則圖的問題時，擴展到更一般的圖論問題，例如尋找最大的局部不規則（非誘導）子圖，可以通過引入新的算法框架和結構參數來實現。首先，可以考慮使用圖的結構性質，如樹寬度、反饋頂點集數量或其他圖參數，來設計更高效的FPT算法。這些參數能夠幫助我們在圖的特定結構上進行優化，從而提高算法的效率。
其次，對於非誘導子圖的情況，可以考慮使用邊的選擇來構建局部不規則的子圖。這意味著需要設計一個算法，該算法不僅考慮頂點的刪除，還考慮邊的刪除，以達到局部不規則的要求。這樣的擴展可能需要引入新的數學工具和技術，例如圖的標記或加權方法，以便在邊的選擇上進行更細緻的控制。
最後，通過對比誘導子圖和非誘導子圖的特性，可以發現一些共通的結構性質，這些性質可以用來推導出更一般的結果。例如，對於某些特定類型的圖（如平面圖或雙部圖），可以利用其特有的結構來設計針對性的算法，從而提高計算效率。