我们考虑了一种我们称为渐进探索的通用算法范式，该范围可用于开发简单且有效的参数化图形算法。我们确定了两个模型理论特性，这些特性导致了有效的进行性算法，即Helly属性的变体和稳定性。我们通过在多种限制的图形类中给出距离r主导的集合问题（由解决方案大小参数）的线性时间固定参数算法（例如无处浓密的类别，地图图形和（对于r = 1）biclique biclique biblique-from-flogh Graphs中的线性固定参数算法（由解决方案大小参数）。同样，对于距离独立集问题，该技术可用于在任何无处浓密的类别上给出线性固定参数算法。尽管该方法简单，但在某些情况下，我们的结果扩展了已知问题的障碍性界限，并改善了最著名的运行时间。