緊接方案一
由於方案一每次輸出乙個權重最高結點，然原始網路規模達100w，到假設一秒輸出乙個結點也約需要277小時，到中間階段，有很多結點具有相同的權重。
因此做效能優化，每次輸出權重最大的全部結點，預計可以吧時間縮短在3小時以內。
缺點是同屬最大權重的結點間可能相關，導致結果不是特別精準，尤其隨著權重變小，規模變大，尤其明顯，所以設定當最大權重為5的時候停止輸出。
實現**：
library(dplyr)
library(rmysql) # 載入rmysql包
conn <- dbconnect(mysql(),dbname = "networks",username = "root") # 建立資料庫連線
dbsendquery(conn, "set @@sql_mode=ansi;") # 啟動非嚴格模式
dbsendquery(conn, "set names gbk") # win7環境下如果漢字亂碼，就執行這條命令
res <- dbsendquery(conn, "select * from nodeweight1")
dat <- dbfetch(res, n=-1) #n=-1表示取所有資料，n=2表示取2條資料
res1 <- dbsendquery(conn, "select * from nodemap1")
dat1 <- dbfetch(res1, n=-1) #n=-1表示取所有資料，n=2表示取2條資料
output <- data.frame(nodeid = 0,weight = 0,seq = 0) #建立空的輸出序列
output <- output[-1,] #清空資料
node_cnt <- 0 #已經輸出的結點數量
for (i in 1:nrow(dat))
node_del <- dat$nodeid[dat$weight==max_weight] #權重最大的結點編號，有多個全部輸出
node_rel <- data.frame(nodeid = 0,weight = 0) #初始化
node_rel <- node_rel[-1,]
#迴圈刪除最大權重結點資訊
for (m in 1:length(node_del))
node_rel <- summarise(group_by(node_rel, nodeid),count = n()) #group by
#迴圈更新關聯結點權重
for (n in 1:length(node_rel))
output <- rbind(output, cbind(nodeid=node_del, weight=max_weight, seq=i) ) #輸出本輪最大結點資訊
node_cnt = node_cnt+m
cat("weight:",max_weight,"\tnode number:",m,"\tnode count:",node_cnt,"\tnode release:",nrow(dat),"\n") #頁面輸出
if (max_weight <= 35) #當權重小於35時才儲存檔案
}
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