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→贪婪算法
====贪婪算法====
====贪婪算法====
输入：具有N个节点的网络[math]G[/math]，其邻接矩阵为：<math>A</math>；输出：经过粗粒化后的宏观网络[math]G'[/math]，其节点数依赖于算法，其邻接矩阵为：<math>B</math>，以及从[math]A[/math]到[math]B[/math]的粗粒化方式
输入：具有N个节点的网络[math]G[/math]，其邻接矩阵为：<math>A</math>；输出：经过粗粒化后的宏观网络[math]G'[/math]，其节点数依赖于算法，其邻接矩阵为：<math>B</math>，以及从[math]A[/math]到[math]B[/math]的粗粒化方式
# 初始化一个节点的集合[math]V[/math]，将[math]V[/math]中的每个节点所属的邻域([[马尔可夫毯]]）也加入集合中；
# 初始化一个节点的集合[math]V[/math]，将[math]V[/math]中的每个节点所属的邻域（[[马尔可夫毯]]）也加入集合中；
# 遍历[math]G[/math]中的节点<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：
# 遍历[math]G[/math]中的节点<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<math>Q</math>, 取出集合V中<math>v_i</math>对应的邻域，将其加入队列中；
# 初始化一个队列<math>Q</math>, 取出集合V中<math>v_i</math>对应的邻域，将其加入队列中；
# 初始时<math>v_{\mu}</math>=<math>v_i</math>，
# 初始时<math>v_{\mu}</math>=<math>v_i</math>，
# 分别尝试将 <math>v_{\mu}</math> 与 <math>v_j</math><math>\in Q</math>合并：
# 分别尝试将 <math>v_{\mu}</math> 与 <math>v_j</math><math>\in Q</math>合并：
## 如果合并后的网络的EI增加了，就将这两个节点合并组成新的宏观节点<math>v_{\mu}</math>，得到宏观网络<math>B</math>，将<math>v_j</math>所属的邻域中的不在队列中的节点加入队列中，更新字典中节点的邻域，如果节点邻域中包括<math>v_j</math>节点，则将<math>v_j</math>节点去除
## 如果合并后的网络的EI增加了，就将这两个节点合并组成新的宏观节点<math>v_{\mu}</math>，得到宏观网络<math>B</math>，将<math>v_j</math>所属的邻域中的不在队列中的节点加入队列中，更新集合中节点的邻域，如果节点邻域中包括<math>v_j</math>节点，则将<math>v_j</math>节点去除
## EI没增加则继续尝试与队列中的其他节点进行合并，直至队列中的节点都合并过，返回步骤2
## EI没增加则继续尝试与队列中的其他节点进行合并，直至队列中的节点都合并过，返回步骤2
时间复杂度：<math>O(N^4)</math>
时间复杂度：<math>O(N^4)</math>