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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n8 P% T: ~6 W% Q& f' v8 y6 I0 O
  2. F=[0 1 0 0 0 0 0;+ [% \6 n( v+ m$ W- {, [0 a. `
  3.     1 0 1 0 0 0 0;- }! O/ z2 x0 e& P0 w: @6 a
  4.     0 1 0 1 1 1 0;
    9 b( l2 A5 O2 C, s$ }
  5.     0 0 1 0 0 1 0;
    ! {: v8 M2 U% Q4 ]+ }3 k& l% o
  6.     0 0 1 0 0 1 0;
    ( Q0 R5 [2 i/ U
  7.     0 0 1 1 1 0 1;
    9 U7 f0 s1 E1 s2 }! r\" }
  8.     0 0 0 0 0 1 0];7 L5 t) d) ^: A5 r' {: k  q) z
  9. n=7;\" T. n  f& m# T5 t5 }
  10. C=[];% I1 d' K: _\" K% Y* P
  11. l=0;0 P- P7 O* l; t! P% D7 A; h
  12. for i=1:n: \. `  E4 g# a, H+ a
  13.     for j=1:n4 i: q! G5 _1 x. N2 \. I6 z2 z; ^4 P
  14.         if F(i,j)~=0  `/ p5 y  I9 t) q. t* l- ^
  15.             if l==0
    7 k# Q% f' }5 ?/ E5 r
  16.                 C=[i j];l=2;+ r, a% p' O$ R
  17.             else 5 A, y3 t* V) k
  18.                 p=0;q=0;+ T7 s3 V3 h; }# V: F' Y1 ^, [
  19.                 for a=1:l
    6 m; g6 C4 o' P' O1 F: i6 A4 o8 C
  20.                     if C(a)==i
    1 u\" d$ m/ V8 i) t% d8 @
  21.                         p=1;
    % g* s8 Y6 ^- d1 s3 g( \
  22.                     end* o( R' T9 A6 F* z; Y' J) d
  23.                     if C(a)==j
    8 ]3 Y8 w6 X  {7 A
  24.                         q=1;! a( z. c' C4 U* I  _3 W: R
  25.                     end
    & y; s: f6 N4 I\" q- ~
  26.                 end+ \% l+ S\" t3 E$ V
  27.                 if p==0
    : G/ v\" a* ^' x2 \
  28.                     l=l+1;C(l)=i;
    ( x, F\" t; S* ?0 Q  I
  29.                 end ) z5 `+ r9 `1 T. D
  30.                 if q==04 M! s\" V, `2 [( F
  31.                     l=l+1;C(l)=j;
    1 M$ h& Y1 X# a2 h# s
  32.                 end
    ) W6 y7 y. o1 P' f- r' r8 `
  33.                 F(i,:)=zeros(1,n);4 }% B4 P' a# F\" |) V
  34.                 F(:,j)=zeros(n,1);8 G# u! b, B+ O
  35.             end8 C1 {' ^; y2 H( T) z+ m
  36.         end2 p9 Z! f, W  q) e& f  V
  37.     end
    - o- p, z6 O/ A$ f6 Q3 z: w$ A1 l  P6 X' O& x
  38. end
    & D( ?3 _2 d7 R/ c) Y& O
  39. disp(C);
复制代码
以下是代码的详细解释:
, \, b, k; @9 p
2 [9 ?3 ^2 u" e! d% x! w$ s1.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。+ l: P7 s1 E+ h
2.你创建了一个空的数组 C,用于存储连通分量中的节点。' v' V* T/ S* r+ k7 _6 p  w3 I. I
3.l 被初始化为0,将用于跟踪已经处理的节点数。
+ o- b1 C/ n/ u. m$ @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)。3 ~$ k1 d) s  x; ?% y; H
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。  G1 E2 G* }' H
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。
$ Y' i7 r/ O9 T8 M) M% N7 B" W' u7.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。
! T' [7 P( _# z7 D2 b8.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 Y2 t0 c+ W, X$ g$ u+ D' |8 e9.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。
' B' D  Z" k0 f8 h' J0 y' P, j2 z10.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。
* b3 a* m& h7 {# v( M5 y# \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。
  l) m8 Y% M$ F0 _5 S1 }
/ B( Q! p" u9 f9 m6 T$ k- F5 Q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。
1 X/ u* C& W1 R2 i# i" j! _! O) D' d1 L  t; M5 O
1 n3 L5 K, r3 k) ~5 J

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