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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 |正序浏览
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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$ O: T7 Y& L  V& Z9 a% J5 i
  2. F=[0 1 0 0 0 0 0;) Z. z, U: o0 B- c! E5 b- w\" L* t
  3.     1 0 1 0 0 0 0;
    % R. V' _. i6 B: Z9 W
  4.     0 1 0 1 1 1 0;5 o) N7 V8 D- @
  5.     0 0 1 0 0 1 0;
    $ F9 s# W* d\" A* k
  6.     0 0 1 0 0 1 0;( N+ _% Y: I* z4 `% \) _
  7.     0 0 1 1 1 0 1;$ P3 h. ]# O- m. B
  8.     0 0 0 0 0 1 0];
    , b, ?! n, j. |) e/ u$ ]. n7 w: X  Z3 Q
  9. n=7;
    5 ]8 \6 v8 X+ R5 L  E8 q% {4 |+ F+ P
  10. C=[];
    3 F; x: d2 y7 R! U% r% }3 B
  11. l=0;
    & N, F1 {3 l- ]- Y! b
  12. for i=1:n5 i( A1 N8 R4 m
  13.     for j=1:n- H9 A3 Y9 o2 h0 r
  14.         if F(i,j)~=0
    - S1 e- p( y# L
  15.             if l==0* D8 c! r0 M, C: X' Q\" K0 I/ H
  16.                 C=[i j];l=2;
    8 o, |\" l/ N# c- |8 j
  17.             else ' h3 @+ E% ]; I* m7 N! R5 V
  18.                 p=0;q=0;
    \" O( d+ B7 G- i+ s5 o8 E. }6 f3 u4 Z
  19.                 for a=1:l
    1 L) k4 V+ j- E# q* I' f) i' J: H
  20.                     if C(a)==i4 O0 O3 Z2 J8 K' U3 ?9 e
  21.                         p=1;
    ; O, z9 O  G, ?2 O: O' n6 e4 y6 |
  22.                     end
    ; c  T. K  W5 i
  23.                     if C(a)==j
    0 U: _4 P. K+ `2 D1 J6 r. h9 N! m1 x
  24.                         q=1;8 A) o# `, a( ^) G4 s! @
  25.                     end5 M. |- Q& b0 V! J
  26.                 end7 ]' c+ r% {( z- L
  27.                 if p==08 j. |8 p0 `4 D* ]5 d
  28.                     l=l+1;C(l)=i;5 V7 E# I5 L7 e6 D\" m7 x; H/ @! {/ i
  29.                 end
    - Q% ^, y- N8 N5 E+ x7 U- A
  30.                 if q==0
    ' }8 R# k. r+ r1 J4 V; s2 r
  31.                     l=l+1;C(l)=j;
    . E9 d$ C/ ?1 Y# R
  32.                 end / W! {- g( @% l5 ]: J& E
  33.                 F(i,:)=zeros(1,n);
    - n' B0 U' V6 u7 S+ ~
  34.                 F(:,j)=zeros(n,1);
    . ]# a1 ?2 a6 _! s4 C5 H! Q; ]% c
  35.             end
    0 U- C. E) F5 q* l/ T; o& ~
  36.         end
    8 d- O8 z  q3 L. X3 {% t
  37.     end: {2 K) c. c3 v! o) J\" |
  38. end/ j1 U4 i* k! G
  39. disp(C);
复制代码
以下是代码的详细解释:
7 N% k0 I/ A* y1 D4 P1 W
0 X5 Q8 `9 o/ O1.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。; r$ N, h3 M2 @. h& J  |
2.你创建了一个空的数组 C,用于存储连通分量中的节点。: M! X: O  ^5 P8 v- O- t; x+ b* D' [8 G
3.l 被初始化为0,将用于跟踪已经处理的节点数。1 {. m2 q% g) }# O( @) G
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)。4 _7 M' T. K  W, b; G+ S* v8 G
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。
7 [9 E5 }2 x0 n6 c8 z- F: j$ [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。  N' W% X; v, y8 r" T
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。* {! e8 Q& e7 H% e1 Z
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。1 V% W! }. Q0 _. s* }
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。
4 J5 g) m+ K  N3 V% ?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。6 r3 K9 F7 S% X$ }$ G* I' n* d$ }, R5 R
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。
3 ]" L% r0 J' @* a( c0 ?6 E; ^/ j, J
/ ?7 G* [$ G* `; l6 _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。
+ J& Y! y* `" e0 l4 E- ?+ [2 z
* T" f9 j1 q9 u( t; t
9 S7 B4 S. V, U$ h0 B4 [' c# V

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