贪心算法python社团问题

### 使用Python实现贪心算法解决社团问题

#### 社团划分的目标
在社交网络中，社团划分旨在识别具有紧密内部联系的节点群组。为了达到这一目的，可以采用多种方法，其中一种有效的方式是利用贪心算法来最大化模块度（modularity），这是一种衡量社区结构质量的标准[^2]。

#### 实现思路
通过迭代地选择能够使模块度增加最多的边来进行社团分配。每次操作都试图找到最佳分割方案直到无法再提升为止。这种方法虽然不一定能找到全局最优解，但在很多情况下能给出满意的结果，并且计算效率较高。

#### Python代码示例
以下是使用贪心算法进行社团检测的一个简单例子：

import networkx as nx
from cdlib import algorithms

def greedy_modularity_communities(G):
    """
    应用贪心算法寻找图G中的社团.
    
    参数:
        G (nx.Graph): 输入的社会关系网
    
    返回:
        list of sets: 每个集合代表一个社团内的节点ID列表
    """

    # 执行Louvain 方法作为初始分区
    communities = algorithms.louvain(G)

    return [{node for node in com} for com in communities.communities]

if __name__ == "__main__":
    # 创建测试图形数据集
    G = nx.karate_club_graph()

    result = greedy_modularity_communities(G)
    print("Detected Communities:")
    for idx, community in enumerate(result, start=1):
        print(f"Community {idx}: ", sorted(community))

此段程序首先定义了一个名为`greedy_modularity_communities` 的函数用于接收无向图对象 `G` 并返回由各个社团组成的列表；接着创建了一个小型社会网络模型——空手道俱乐部图(`karate_club_graph`) 来展示如何调用上述功能并打印出最终得到的不同社团成员名单。