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'''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[[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[[马尔可夫毯]](这是一个节点的集合，既包括所有指向该节点和该节点指向的所有邻居节点，也包括被同一个父节点指向的兄弟节点）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>对应的马尔可夫毯，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>对应的马尔可夫毯中的所有节点，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：