图染色问题是图论中的一个经典问题,且应用广泛,具有极高的研究价值,近年来一直是学术界的热点问题之一。图染色是指对一个连通的无向图的每个顶点指定一个颜色,使得在没有两个邻接顶点颜色相同的前提下,使用最少颜色数进行顶点染色的问题。图染色问题的应用包括生物化学中的核酸序列设计、空中交通管理、无线网络中的频道分配、社交网络中的团体检测等。一方面,由于真实世界的图经常会发生变化,当图频繁变动时,无法使用已有的静态染色方法进行有效的染色。另一方面,使用已有支持动态图的染色方法进行染色,染色效率较差。本论文研究当图动态更新时,如何高效率进行顶点染色,具体研究内容如下。首先,针对现有方法逐个处理被更新边所导致的效率低下问题,本文提出批量处理更新的高效染色方法。该方法不再关心一段时间内图更新的中间状态,而是针对一段时间图更新的状态,一次性处理该段时间累积的更新。同时,提出了高效的顶点剪枝策略来加速计算。和已有算法相比,在保证染色质量的前提下,提高了染色效率。其次,已有方法在进行染色时,需要构建和原始数据图相同规模的索引来维护顶点处理的顺序。针对已有方法索引占用空间较大的问题,提出无需维护额外索引的顶点剪枝策略。该方法针对所有更新边,根据顶点的度来动态维护顶点的处理顺序。在不影响处理效率的前提下,降低了所需的内存空间。最后,本文基于多种真实数据集进行实验,实验结果从染色质量、染色效率、内存消耗等多个方面进行比较,验证本文算法的有效性。