在不计算全部距离的情况下，得到具有最大多样性的子集

Question

我读了关于top-k算法的幻灯片，这些算法是费金算法（Fagin Algorithm，FA）、门限算法（Threshold Algorithm，TA）和无随机存取算法（No random access Algorithm，NRA）。这些算法是好的，因为我们不需要看到所有的值，我们只需要设置一个阈值或计算下限和上限。你知道吗

幻灯片=http://alumni.cs.ucr.edu/~skulhari/Top-k-Query.pdf

现在，我有大量的数据点，我想得到的顶k点（子集）的多样性最大，这意味着顶k点（子集）之间的距离最大。我知道这个问题是NP难的。在这种情况下，由于数据量大，暴力等算法是不可行的。你知道吗

在这里，我只想知道，有没有可能像FA/TA/NRA算法那样，不计算所有对点之间的所有距离就得到子集/顶k点？你知道吗