贪心与随机贪心

贪心逐步选择张量对；随机贪心生成多条路径，再比较完整路径的目标值。

贪心：逐步选择张量对

贪心搜索每次选择一对张量，记录收缩步骤，并用它们的收缩结果替换这两个张量。这里更新的是 index 结构，不执行数组计算。

局部得分的基础形式为：

$C$ 是收缩结果，$|\cdot|$ 是元素数，$\alpha$ 对应 costmod。得分越低，候选越优先。这个得分用来选择下一步，不是完整路径的优化目标。

下面的伪代码省略候选集合的维护细节：

path = []
while 存在共享 index 的候选张量对:
    (A, B) = 局部得分最低的候选
    C = 计算收缩结果的 index 结构
    将 (A, B) 追加到 path
    用 C 替换 A、B，并更新候选
按张量大小从小到大，用外积合并剩余分量
return path

共享 index 只有在不属于输出、且不再被其他张量使用时，才会在该步消去。

随机贪心：比较多次搜索

random_greedy 反复生成完整路径。不同尝试使用不同参数；温度为正时，还会在得分靠前的候选窗口内加权采样，而不总是选择第一名。

并行执行 ntrials 次尝试:
    parameters = 本次尝试的参数
    path = 按 parameters 生成一条贪心路径
    score = 完整路径的目标值 J(path)
return score 最低的路径

前三次尝试（若存在）使用 costmod=1、4、8 的零温度起点；后续尝试随机采样参数。不同尝试可以并行，但一条路径内的收缩选择仍逐步进行。

这里的温度控制张量对的选择，与模拟退火中接受树结构变化的温度不同。

接口

随机贪心按本次调用的优化目标选择候选路径。在自动调度的 Light 和 Heavy 中，优化目标由顶层接口统一指定；独立调用时，未指定目标则使用库的默认权重。调用方式见 Rust API。ntrials 至少为 1。贪心与随机贪心都不保证全局最优。

并行

线程数决定同时运行多少次尝试，不会自动增加 ntrials。完整参数与返回类型见 Rust API。