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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
    5 X3 _& \9 `- H
  2. F=[0 1 0 0 0 0 0;+ j. h. S3 Z9 Y+ e4 _\" t7 C9 {3 u
  3.     1 0 1 0 0 0 0;
    ; w, C' s1 R% l# J\" O+ |3 N
  4.     0 1 0 1 1 1 0;\" }2 {( A6 }7 E0 I7 F3 ^
  5.     0 0 1 0 0 1 0;$ `* |' P+ j* o7 _- K6 b& G
  6.     0 0 1 0 0 1 0;3 l. k+ A* i\" @6 a9 T& o% B
  7.     0 0 1 1 1 0 1;5 B7 {0 o6 k! L
  8.     0 0 0 0 0 1 0];
    / S/ I9 K& B; I0 R% G
  9. n=7;/ E2 p1 J) G  V& j; P8 O
  10. C=[];8 |4 U6 }% z9 a/ S8 X9 o
  11. l=0;7 H! C- z8 n; i. n! f1 }
  12. for i=1:n0 f: r1 \5 X# f: s& a3 M
  13.     for j=1:n5 Y; `3 x& d) d% C8 Q9 v  i/ R
  14.         if F(i,j)~=0: y( B( o+ B; E3 R: s
  15.             if l==0\" D  [- C% ]. X  W
  16.                 C=[i j];l=2;; n: J) N# C) t
  17.             else ' {' a; L# _! Z: R0 c, a
  18.                 p=0;q=0;2 l5 m. }( A5 c* W1 p$ |8 n) I: [
  19.                 for a=1:l
    3 I5 d# X! l  a2 Z
  20.                     if C(a)==i
    ' U' w! V2 X3 w$ B$ H0 b
  21.                         p=1;
    , @. y9 e& W( q# `; J4 X1 H6 l2 E
  22.                     end
    - [  }- @: F2 U4 P$ H4 K  X
  23.                     if C(a)==j1 _! u4 P7 i\" j
  24.                         q=1;: ]# X! p' B2 z9 l
  25.                     end, {7 ]9 ~) z8 \2 d' F, \6 T: q
  26.                 end' h  |: x3 k1 G) n& Q) T5 [+ k' V
  27.                 if p==0
    & U) N8 n1 i6 O( b
  28.                     l=l+1;C(l)=i;/ x, L. s5 M( s. e2 |
  29.                 end 3 e6 R# l) e( j; p
  30.                 if q==00 m8 L% W% m. R6 B/ ?
  31.                     l=l+1;C(l)=j;- E' r1 l  Z3 k\" b0 r3 ?
  32.                 end
      O0 a' o& p; c# I0 K8 N
  33.                 F(i,:)=zeros(1,n);# ^9 b' Z; a) c9 `+ Q
  34.                 F(:,j)=zeros(n,1);4 o  p* B! k6 p( x  s8 \
  35.             end
    7 y: s- M/ ^' @4 A
  36.         end
    * T  e/ ~# h* l- p\" h- p
  37.     end, {) g; q% c5 V0 F
  38. end
    4 I: D! u. g/ Z& D
  39. disp(C);
复制代码
以下是代码的详细解释:, f) f7 w: F& t2 |9 W

5 J* D) t. K5 p' r, q3 Y1 Y1.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  ^; l/ V  V) O- B( S
2.你创建了一个空的数组 C,用于存储连通分量中的节点。
$ T) g3 i9 k: Q) G* j$ a4 o8 b' F3.l 被初始化为0,将用于跟踪已经处理的节点数。
1 K8 ~1 @- G/ y4 \3 K+ ?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)。
: \# x% W3 |! p. |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。  f/ ]! G* Z% f% v2 b6 C4 [
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。
& m$ R) O. I2 u% _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。3 V1 t; ~7 c8 O6 j( P% Q
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。
7 k8 v$ b  w5 [2 J. \/ }1 U9.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。
$ M0 N6 _9 B1 \/ ~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。3 H$ X9 f0 C8 ]1 a. k# Z! p) m+ ^' P
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 u* r' p' E# h5 O! z3 H3 ?$ _( R8 A" _7 K
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。% \' d+ u6 w1 h7 d

' k" @" Y) A: m  q% z) C: o6 D* J9 s! [& _  d7 p# q) d& G

ddfg.m

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