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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
    ; l! T! P+ X! Q
  2. F=[0 1 0 0 0 0 0;' L& m4 m; i1 @: e
  3.     1 0 1 0 0 0 0;
    : k2 b; k& P4 s7 P
  4.     0 1 0 1 1 1 0;7 h4 r  j; j\" A/ a2 m% i
  5.     0 0 1 0 0 1 0;
    + c4 b, T, k7 h; Y/ o% N9 e0 ~- c
  6.     0 0 1 0 0 1 0;. @% b7 s- _# d
  7.     0 0 1 1 1 0 1;
    5 O2 y( y+ J* C
  8.     0 0 0 0 0 1 0];3 q; s! Z8 G4 D0 K, X! R
  9. n=7;: C9 O! r% d5 `% R3 y9 i& {
  10. C=[];3 ^' K, r* u1 ^+ ]
  11. l=0;- ]3 X$ {- {$ v% R! `3 x' b
  12. for i=1:n% ^1 d: _7 S+ r8 m& i+ ~( o\" v
  13.     for j=1:n
    : \  m9 W- Q. g' X2 z6 c
  14.         if F(i,j)~=0
    - l$ t0 o5 D' w, X& e+ L0 s; Z* f2 J
  15.             if l==0; g+ ~0 P. F: e; P: _- G& y
  16.                 C=[i j];l=2;  o( Z+ F: `+ U' S( [
  17.             else
    * Q' Z5 t% A\" q: d( X! A
  18.                 p=0;q=0;
    9 `+ B6 f/ d2 y
  19.                 for a=1:l  o7 @. k5 ~; D  M0 s0 y
  20.                     if C(a)==i- o/ l1 D( W6 N7 v
  21.                         p=1;2 `- T\" x2 h. @' x/ g
  22.                     end
    9 o# r( }: d# C9 V: w# S1 B1 U
  23.                     if C(a)==j
      s1 M1 [+ T2 A7 ^0 r) Z, ~
  24.                         q=1;
    5 _& v9 \8 B5 y. q
  25.                     end! z, d: |! a# _- x! y
  26.                 end
    5 k/ g1 N- Z- A' Q1 ~* }+ p
  27.                 if p==00 S6 C! J8 z! _
  28.                     l=l+1;C(l)=i;
    - {1 Q' ^/ z& B7 G8 v
  29.                 end 9 q3 i6 c4 u9 g% b$ T7 X) t
  30.                 if q==0
    * q. A# Y2 G  j3 n7 S4 X# A
  31.                     l=l+1;C(l)=j;
    6 i- m/ v- Q  I2 W\" {1 `4 f
  32.                 end + v! }/ g! R. @; m  B' @
  33.                 F(i,:)=zeros(1,n);
    4 H2 _2 |' ?) p\" Q. Y0 b+ S- M4 n
  34.                 F(:,j)=zeros(n,1);& f\" w; d/ c\" l1 Y; h4 q
  35.             end  c. L' T2 q, m7 N
  36.         end
    # t6 C$ ?$ j' ]$ p% H5 {
  37.     end
    2 v6 M% l\" m/ w1 v8 Z) ]. s
  38. end
    3 G1 d' r( n+ c' k! l\" A: m
  39. disp(C);
复制代码
以下是代码的详细解释:
( Z6 @7 M: Y) ?
% @0 n6 `, E6 B) Y# |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。4 U+ |1 B2 j) h1 V$ _
2.你创建了一个空的数组 C,用于存储连通分量中的节点。
, g, c; B1 z' A3.l 被初始化为0,将用于跟踪已经处理的节点数。
% m: Z: u$ P/ E5 R) K2 e7 h4.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)。: b6 v& ^$ s8 W8 _5 D- T% B1 x
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。. c) c1 ?. R1 B0 w# u* x6 T
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  N! W5 V9 i- F( D7.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。7 v. {  A' y1 A; e2 \  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。
/ ^! p" Q/ N, T9.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。) A" M% }: s8 i! R
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 Q) _, n5 f6 B& {3 Z) |- k
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。5 Y3 |' r& ]% K$ A5 c# E

2 b7 f7 F1 W% ]' u4 b. K5 u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。* g' s0 E* \& n8 a# z. f

; S+ E- S. i- t+ Q0 T6 p$ J4 _& @6 g) Z( k4 F' Q- W

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