介数中心性和平均最短路径长度是复杂网络分析中的两个重要指标。介数中心性衡量节点或边在网络中作为最短路径桥梁的重要性，而平均最短路径长度则反映网络的整体连通效率。由于精确计算这两个指标在大规模网络中计算成本高昂，研究者开发了多种近似算法来平衡精度与效率。这些算法通常采用采样技术、并行计算或启发式策略，如基于随机游走的近似方法、局部搜索策略或分层抽样技术，能够在可接受的时间内提供接近真实的估计值。这类整合近似算法特别适用于社交网络、交通网络和生物网络等超大规模网络的分析需求，为网络优化、关键节点识别和鲁棒性评估提供了实用工具。