写一段代码用近似算法求解顶点覆盖问题

顶点覆盖问题是经典的 NP 完全问题，没有精确的多项式解法，但是可以使用近似算法来求解。以下是一个简单的近似算法实现：

def vertex_cover_approximation(adj_list):
    """
    使用近似算法求解顶点覆盖问题
    :param adj_list: 无向图的邻接表表示
    :return: 顶点覆盖集合
    """
    vertices = set(range(len(adj_list)))
    cover = set()

    while vertices:
        # 找到度数最大的顶点
        max_degree_vertex = max(vertices, key=lambda v: len(adj_list[v]))
        # 将该顶点加入覆盖集合
        cover.add(max_degree_vertex)
        # 将与该顶点相邻的所有顶点从未覆盖集合中删除
        vertices -= set(adj_list[max_degree_vertex])

    return cover

该算法的思路是每次选择当前未覆盖的顶点中度数最大的顶点加入覆盖集合，并将与该顶点相邻的所有顶点从未覆盖集合中删除。由于每个顶点至少要被一个边覆盖，因此该算法保证了覆盖集合的大小不超过最小顶点覆盖集合大小的两倍。