"#include \n#include \n#include <boost/graph/adjacency_list.hpp>\n#include <boost/graph/graph_traits.hpp>\n#include <boost/graph/graph_utility.hpp>\n#include <boost/graph/greedy_clustering.hpp>\n\ntypedef boost::adjacency_list<boost::vecS, boost::vecS, boost::undirectedS> Graph;\n\nint main() {\n std::ifstream input("adjacency_matrix.txt"); // 读取邻接矩阵文件\n int n;\n input >> n; // 读取节点个数\n\n // 创建邻接矩阵的图\n Graph G(n);\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\n for (int j = 0; j < n; ++j) {\n int val;\n input >> val;\n if (val == 1) {\n boost::add_edge(i, j, G);\n }\n }\n }\n\n // 计算每个节点的度\n std::vector degrees(n);\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\n degrees[i] = boost::degree(i, G);\n }\n\n // 使用贪婪聚类算法计算每个节点所属的模块\n std::vector cluster_map(n);\n int num_clusters = boost::greedy_clustering(G, boost::make_iterator_property_map(degrees.begin(), boost::get(boost::vertex_index, G)), boost::make_iterator_property_map(cluster_map.begin(), boost::get(boost::vertex_index, G)));\n\n // 输出每个节点所属的模块\n for (int i = 0; i < n; ++i) {\n std::cout << "Node " << i << " belongs to cluster " << cluster_map[i] << std::endl;\n }\n\n return 0;\n}\n"\n"请注意，此示例假设邻接矩阵文件名为"adjacency_matrix.txt"，其格式如下：\n\n\n4\n0 1 1 0\n1 0 1 0\n1 1 0 1\n0 0 1 0\n\n\n第一行是节点的数量，后续的矩阵表示节点之间的连接关系。1表示节点之间有连接，0表示没有连接。\n\n代码中使用了Boost库的adjacency_list表示图，并使用vecS作为节点容器和边容器的选择。undirectedS表示图是无向图。add_edge函数用于在图中添加边。\n\ngreedy_clustering函数用于执行贪婪聚类算法，并返回聚类的数量。make_iterator_property_map函数用于创建迭代器属性映射，以便将节点的度和聚类结果存储在向量中。\n\n最后，通过循环遍历输出每个节点所属的模块。\n\n请根据实际需求修改代码，并确保已正确安装并配置了Boost库。"