传统MDS-MAP算法通过同时提取网络中所有节点间距离信息的特征来实现定位，计算时间复杂度相对较高，影响了算法的定位速度。针对该问题，提出了基于分而治之的快速多维尺度定位算法DMDS-MAP，剔除参与转换的冗余数据，可有效提高原始MDS-MAP算法的定位速度。DMDS-MAP算法将距离矩阵进行划分，选取对角阵作为子矩阵以剔除冗余数据，通过奇异值分解从各子矩阵中提取指定维数的特征转化为相对坐标，融合由各子矩阵求得节点的相对坐标，得到所有节点的相对坐标，最后，根据锚节点坐标信息得到所有节点的全局绝对坐标。实验结果表明，在定位精度相似的情况下，随着参与运算的节点密度的增加，DMDS-MAP算法较MD