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→贪婪算法
输入：原始网络<math>A</math>；输出：宏观网络<math>B</math>以及对应的粗粒化方式
输入：原始网络<math>A</math>；输出：宏观网络<math>B</math>以及对应的粗粒化方式
# 初始化一个字典，将每个节点所属的邻域([[马尔可夫毯]]）加入字典中
# 初始化一个字典，将每个节点所属的邻域([[马尔可夫毯]]）加入字典中
# 遍历节点<math>\{v_i\}_1^N</math>（如果节点已经被合并成宏观节点则跳过），直到所有的节点遍历一遍停止：
# 遍历节点<math>\{v_i\}_{i=1}^N</math>（如果节点已经被合并成宏观节点则跳过），直到所有的节点遍历一遍停止：
# 初始化一个队列, 取出字典中<math>v_i</math>对应的邻域，将其加入队列<math>Q</math> 中
# 初始化一个队列, 取出字典中<math>v_i</math>对应的邻域，将其加入队列<math>Q</math> 中
# 初始时<math>v_{\mu}</math>=<math>v_i</math>
# 初始时<math>v_{\mu}</math>=<math>v_i</math>