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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
    1 H  M4 F/ f3 \1 b1 d
  2. F=[0 1 0 0 0 0 0;. y, p' n# d! D! J* J4 j: @2 I) M
  3.     1 0 1 0 0 0 0;
    7 @: |/ a% g0 }8 a  \
  4.     0 1 0 1 1 1 0;
    5 [: X\" Q% W9 W& y8 C3 ]( X: r: N
  5.     0 0 1 0 0 1 0;
    5 d( f) ?2 X1 R; S
  6.     0 0 1 0 0 1 0;8 s/ Y4 q7 r, Z/ U; M\" ^\" d
  7.     0 0 1 1 1 0 1;
    . {+ _; i) q9 F; _% ?
  8.     0 0 0 0 0 1 0];+ G8 n$ O# p9 c* `& [- g
  9. n=7;# l) n- ^% l$ [0 ?' [1 F
  10. C=[];& o' M2 B$ L5 }6 s+ l% C
  11. l=0;/ N$ R1 ?( ~) a; \3 f4 ]6 m* J7 H
  12. for i=1:n\" q6 A9 W1 K& w4 u# R# L\" C  q
  13.     for j=1:n
    4 _; L$ n7 ]: T% z
  14.         if F(i,j)~=0
    \" l0 q2 T+ ^7 r9 `9 m2 G
  15.             if l==0( [( E% Q  o1 n+ `8 a# \
  16.                 C=[i j];l=2;( `8 M( L4 c6 j! T$ I7 B8 V
  17.             else 2 ]' H4 v; n# s$ n% z
  18.                 p=0;q=0;/ L; H2 t, j! Z
  19.                 for a=1:l. u' f9 b7 g  K- Z
  20.                     if C(a)==i
    ! j) q7 v8 k' D8 z
  21.                         p=1;
    4 f+ p6 y9 K2 x9 M0 Q6 r+ o
  22.                     end& B! S, K% g* L\" Y7 ~- C
  23.                     if C(a)==j; |3 I, r4 Z5 ^. L9 v
  24.                         q=1;
    9 F( K7 ?) D# ?% x
  25.                     end
    5 ^: R2 d8 ~! n  D  z
  26.                 end
    2 L6 a6 I5 S* b8 t) J% T; s( K
  27.                 if p==0/ r6 g! h+ P; s( d/ b
  28.                     l=l+1;C(l)=i;: J\" u+ }\" x+ l! e3 }# F+ n7 `
  29.                 end # q8 l: p2 C3 D5 R% O4 o+ ^$ a  a
  30.                 if q==0
    # L' Y4 Q# L. f* y9 x) S
  31.                     l=l+1;C(l)=j;4 l8 |1 w- B) P4 j
  32.                 end ) ^, s( |9 ]3 V: n* d5 @
  33.                 F(i,:)=zeros(1,n);. Z- }2 m# T& }4 h
  34.                 F(:,j)=zeros(n,1);6 z. s+ j3 [9 B* P+ x- s& R
  35.             end
    4 f( ]+ q# t0 M+ U% V) s
  36.         end
    ) S: U; t% m; ?5 T
  37.     end
    & i+ J7 Y' ?4 P, G3 k
  38. end7 e2 u4 a0 V\" v
  39. disp(C);
复制代码
以下是代码的详细解释:
, L/ |. C% i3 Q: T# w  m2 }
0 [2 `% r7 }/ K9 S% H9 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。
+ w+ ^- T1 l, u7 ~+ Z& n( O) N8 I" B2.你创建了一个空的数组 C,用于存储连通分量中的节点。
- j! B  I7 G! S$ q( y7 n4 w3.l 被初始化为0,将用于跟踪已经处理的节点数。
! o! N  _) K  s+ |, N1 `$ Y( ^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)。
: f- b, e7 C9 m$ K4 ?' [2 b! h5.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。
% c" w8 U' t. w+ c! Q0 ]; g6.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。" B, W  b1 i7 D) w# a7 c& ]8 s- x
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。+ p) e( ?& D7 H$ z- M
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。. ^3 F' a2 ]" s3 x
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。
: L- E$ M: l3 a" K! s2 _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。
0 F: {, Z7 ^2 t: [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。) {# ^- X0 @9 Q, Y5 F( i3 j
  E: Y  y" U& h$ c5 _+ g
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。
$ Q2 ?. P' `0 [$ f8 Q" \! n8 ~1 o* t0 b2 [

0 C- ~/ u' D2 i

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