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顶点覆盖近似算法 代码详解

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发表于 2023-11-9 11:49 |只看该作者 |倒序浏览
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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
  1. %首先输入关联矩阵F及节点个数n
      K' p! c) @0 ?( r. I
  2. F=[0 1 0 0 0 0 0;% t7 c. m8 e+ g3 G
  3.     1 0 1 0 0 0 0;+ W6 `- I, k( }\" ?* U1 e
  4.     0 1 0 1 1 1 0;\" d$ V5 K& G5 N7 v) P# C
  5.     0 0 1 0 0 1 0;
    - [5 m3 t, F2 D* `) {' |* }* _! g
  6.     0 0 1 0 0 1 0;
    4 K/ }8 h, {6 J\" A
  7.     0 0 1 1 1 0 1;8 x\" [3 u& a9 `5 u0 C  G0 s\" p
  8.     0 0 0 0 0 1 0];
    2 v% x( i2 X: V8 U  {
  9. n=7;# A* M8 V$ `5 O- W\" d
  10. C=[];
    3 k! L' q$ I2 }3 O) X2 }/ ^, o
  11. l=0;# t8 d) U5 V1 Q: Y, @) l
  12. for i=1:n
    & Q; }- S  v\" f  V7 W
  13.     for j=1:n3 P  B2 n6 q: J& m. g
  14.         if F(i,j)~=0( C9 F) E. `1 s! h4 M: x
  15.             if l==0
    0 ^+ i. D0 E2 ~+ ~5 P- P( ]) q, D
  16.                 C=[i j];l=2;4 n6 [( R% e0 h  v
  17.             else
    ; s9 B1 B4 {\" C2 s& t6 H3 t1 n$ x7 k: F
  18.                 p=0;q=0;9 L+ s( L3 N9 C) \- k* a& |# s# c
  19.                 for a=1:l( y  m! I0 h$ K/ ~% m8 s
  20.                     if C(a)==i
    ' A: l0 U\" N8 n- P  P  Y; @0 f
  21.                         p=1;
    * h. `6 q; C2 Q7 c* e+ q
  22.                     end2 C: [' i3 J+ n: d
  23.                     if C(a)==j
    / g' V4 [' j- P0 Y/ w5 c3 A
  24.                         q=1;' e7 I\" k- N  R/ @3 V7 I# H
  25.                     end2 N( }' s  D& p5 G
  26.                 end
    * ~% X% r) s  Q! t) |- K9 e  r
  27.                 if p==0- Q  A8 w8 B2 j2 c8 B+ ]
  28.                     l=l+1;C(l)=i;! p* ?1 o& T4 f6 l( _  T9 G
  29.                 end , d2 x8 U7 k6 l8 X- J
  30.                 if q==02 g- n6 u9 }1 Y* C  w
  31.                     l=l+1;C(l)=j;
    7 r( |/ B3 o; z6 Q2 y
  32.                 end
    8 \) m4 Y% M2 i0 P( j! h+ F& U! _
  33.                 F(i,:)=zeros(1,n);
    8 ?$ x0 X9 O  f8 S* q4 R& X
  34.                 F(:,j)=zeros(n,1);/ A* e0 e9 E3 ^
  35.             end( C5 v$ y: Q& q5 e$ N- Q
  36.         end
    # w; |. Y6 B: G( A\" H4 `2 ?
  37.     end; X  W9 B$ k- K; q\" V0 z# l
  38. end
    # u9 v2 b7 |8 ~2 r+ L$ @! }
  39. disp(C);
复制代码
以下是代码的详细解释:
! ~8 t5 F7 x4 L5 A  C" g# g. ~4 V& I% `) _8 w7 o+ s) |# ]6 j+ `
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。3 P: `3 {. k( _# }/ a) }4 u
2.你创建了一个空的数组 C,用于存储连通分量中的节点。
( w" c: r8 ~- R8 a3.l 被初始化为0,将用于跟踪已经处理的节点数。
- u& {# z& n1 e* v, x) A3 L4.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)。
( g0 v1 F, }& s: L: C5.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。0 h2 E" C4 I3 T; _# _! R
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。
+ y0 _/ X$ A5 ^. s; p7.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。0 F' f( `' S, ?
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。" \/ v+ a8 K0 [9 l7 _" S4 W
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。
  O+ h3 e  |* {0 V  f6 {' b10.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。
- [& j/ r; }1 _% y$ l+ U$ c: N11.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。+ S; E: ^" R  e$ E

: A- U' `# H; z3 }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。
: W$ q. i2 x. J2 N2 \' H  T. e! v' q

  V8 N+ e7 m& t5 f

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