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→贪婪算法
====贪婪算法====
====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
# 遍历节点<math>\{v_i\}_1^N</math>
# 遍历节点<math>\{v_i\}_1^N</math>(如何节点已经被合并成宏观阶段则跳过),直到所有的节点遍历一遍停止：
# 初始化一个队列，随机选择一个节点<math>v_i</math>(没有访问过的), 将<math>v_i</math>所属的邻域([[马尔可夫毯]] )的节点加入队列<math>Q</math> 中
## 初始化一个队列，随机选择一个节点<math>v_i</math>(没有访问过的), 将<math>v_i</math>所属的邻域([[马尔可夫毯]] )的节点加入队列<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>
# 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
### 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
## 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1
### 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1
时间复杂度：<math>O(N^4)</math>
时间复杂度：<math>O(N^4)</math>