顶点覆盖近似算法 代码详解
这段代码执行的任务是根据给定的关联矩阵 F 和节点数量 n 来确定图中的连通分量，并将每个连通分量中的节点存储在 C 中。这种近似算法结果很差%首先输入关联矩阵F及节点个数nF=[0 1 0 0 0 0 0;
1 0 1 0 0 0 0;
0 1 0 1 1 1 0;
0 0 1 0 0 1 0;
0 0 1 0 0 1 0;
0 0 1 1 1 0 1;
0 0 0 0 0 1 0];
n=7;
C=[];
l=0;
for i=1:n
for j=1:n
if F(i,j)~=0
if l==0
C=;l=2;
else
p=0;q=0;
for a=1:l
if C(a)==i
p=1;
end
if C(a)==j
q=1;
end
end
if p==0
l=l+1;C(l)=i;
end
if q==0
l=l+1;C(l)=j;
end
F(i,:)=zeros(1,n);
F(:,j)=zeros(n,1);
end
end
end
end
disp(C);以下是代码的详细解释：
1.首先，你定义了关联矩阵 F，该矩阵是一个 n x n 的矩阵，表示了图中节点之间的连接情况。这里，n 被设置为 7，因此有7个节点。
2.你创建了一个空的数组 C，用于存储连通分量中的节点。
3.l 被初始化为0，将用于跟踪已经处理的节点数。
4.接下来，使用两个嵌套的循环遍历关联矩阵 F 中的每对节点 (i, j)。
5.在遍历过程中，检查 F(i, j) 的值是否不等于0，这表示节点 i 和节点 j 之间存在连接。
6.如果 l 等于0，表示当前还没有找到任何连接的节点，那么将节点 i 和 j 存储在数组 C 中，并将 l 设置为2。这样，C 中就包含了节点 i 和 j。
7.如果 l 不等于0，说明已经处理了一些节点，需要检查节点 i 和 j 是否已经包含在 C 中。
8.使用两个变量 p 和 q 来检查节点 i 和 j 是否已经包含在 C 中。如果没有，将它们添加到 C 中，并相应地更新 l。
9.最后，在每次找到连接之后，将关联矩阵 F 中与节点 i 相关的整行以及与节点 j 相关的整列都设置为零。这是为了标记已经处理过的节点，避免多次处理相同的连接。
10.循环遍历完所有的节点对之后，C 中存储了图中的所有连通分量。
11.最后，通过 disp(C) 将结果打印出来，显示了每个连通分量的节点集合。
这段代码的目的是找到图中的连通分量，其中连通分量是由节点组成的子集，子集中的节点之间可以通过路径互相访问，而与其他连通分量的节点则没有路径相连。这在图论和网络分析中是一个常见的问题。
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