GN 算法，或者说是 Girvan-Newman 算法，挺有意思的，它主要用于网络中的社区结构。简单来说，就是根据网络节点间的连接强度，分割成不同的社区。说到 C++实现这个算法，蛮适合的，毕竟 C++在计算密集型任务上表现优秀，像是这个算法需要大量的图计算，C++的高效性就派上用场了。

算法的核心步骤也挺，需要构建网络模型（你可以用邻接矩阵或邻接表）。计算每条边的模割度，这是判断社区划分质量的一个指标。就是迭代优化，删除某些边，看看能不能提高模割度，把网络分成稳定的社区。

如果你正好在做相关的网络，C++实现的 GN 算法肯定能帮到你。这里有个压缩包，里面有完整的代码，按照文件里的提示，就可以轻松运行起来，进行自定义测试。不过，需要注意的是，由于算法比较重，记得优化下代码，避免性能问题。

如果你想了解更多相关算法，也可以去看看链接里的其他资源，像是 Apriori 算法，或者是网络中的其他方法。都挺有的，尤其是想深入社区发现和网络时。