您的直觉是正确的——二分法将（超）图一分为二，递归二分法反复应用此策略，直到进行所需的切割次数。另一方面，直接分区试图立即划分图。

两者之间的部分分歧是历史性的。一些最早成功的图分区启发式算法是基于二等分而不是直接分区。这些二等分方法基于使用图拉普拉斯算子的第二个特征函数（Fielder 向量）。如果您想搜索该术语，则此技术称为光谱二分法。这里也有一些关于光谱二等分的非常好的注释. 在任何情况下，如果分区的数量是 2 的幂，您可以递归地应用频谱二等分并获得可用的（如果不一定是最佳的）分区，但是对于任意数量的分区，如何进行并不立即显而易见。用于直接划分图的良好启发式方法只是后来才出现。他们中的许多人建立在谱图分割背后的思想之上，即不仅使用图拉普拉斯算子的第二个特征函数，而且还使用了许多特征函数。

如今，仍然使用相同的核心思想，尽管借鉴了线性系统的多重网格方法的思想；这就是METIS中底层算法的工作原理。