原有启发式P圈构造算法Grow没有考虑到在对基本圈上的一条边扩张时可能会抑制其他边的扩张，从而失去一些先验效率较高的P圈。针对这一缺点对Grow算法进行了改进。改进后的算法根据所有的圈上边扩张后得到的P圈先验效率的高低顺序，优先选择引入的P圈具有最高先验效率的边进行扩张，因此每次扩张都最大可能地提高Ｐ圈的先验效率，而且P圈平均跳数基本不变。仿真结果表明，此算法可以在减少备选P圈数量的同时，提高网络的资源利用率。