图论和网络分析算法及Matlab实现(Graph_and_Network_Analysis)资料
超全图论matlab程序-可解决图论方面的绝大多数问题
程序三：有向图关联矩阵和邻接矩阵互换算法
function W=mattransf(F,f) if f==0 m=sum(sum(F)); n=size(F,1); W=zeros(n,m); k=1; for i=1:n for j=i:n if F(i,j)~=0 W(i,k)=1; W(j,k)=-1; k=k+1; end end end elseif f==1 m=size(F,2); n=size(F,1); W=zeros(n,n); for i=1:m a=find(F(:,i)~=0); if F(a(1),i)==1 W(a(1),a(2))=1; else W(a(2),a(1))=1; end end else fprint('Please imput the right value of f'); end W;
第二讲：最短路问题
程序一：Dijkstra算法（计算两点间的最短路）
matlab图论程序算法大全
图论算法m a t l a b实现求最小费用最大流算法的 MATLAB 程序代码如下：n=5;C=[0 15 16 0 00 0 0 13 140 11 0 17 00 0 0 0 80 0 0 0 0]; %弧容量b=[0 4 1 0 00 0 0 6 10 2 0 3 00 0 0 0 20 0 0 0 0]; %弧上单位流量的费用wf=0;wf0=Inf; %wf 表示最大流量, wf0 表示预定的流量值for(i=1:n)for(j=1:n)f(i,j)=0;end;end %取初始可行流f 为零流while(1)for(i=1:n)for(j=1:n)if(j~=i)a(i,j)=Inf;end;end;end%构造有向赋权图for(i=1:n)for(j=1:n)if(C(i,j)>0&f(i,j)==0)a(i,j)=b(i,j);elseif(C(i,j)>0&f(i,j)==C(i,j))a(j,i)=-b(i,j);elseif(C(i,j)>0)a(i,j)=b(i,j);a(j,i)=-b(i,j);end;end;endfor(i=2:n)p(i)=Inf;s(i)=i;end %用Ford 算法求最短路, 赋初值for(k=1:n)pd=1; %求有向赋权图中vs 到vt 的最短路for(i=2:n)for(j=1:n)if(p(i)>p(j)+a(j,i))p(i)=p(j)+a(j,i);s(i)=j;pd=0;end;end;e ndif(pd)break;end;end %求最短路的Ford 算法结束if(p(n)==Inf)break;end %不存在vs 到vt 的最短路, 算法终止. 注意在求最小费用最大流时构造有向赋权图中不会含负权回路, 所以不会出现k=ndvt=Inf;t=n; %进入调整过程, dvt 表示调整量while(1) %计算调整量if(a(s(t),t)>0)dvtt=C(s(t),t)-f(s(t),t); %前向弧调整量elseif(a(s(t),t)<0)dvtt=f(t,s(t));end %后向弧调整量if(dvt>dvtt)dvt=dvtt;endif(s(t)==1)break;end %当t 的标号为vs 时, 终止计算调整量t=s(t);end %继续调整前一段弧上的流fpd=0;if(wf+dvt>=wf0)dvt=wf0-wf;pd=1;end%如果最大流量大于或等于预定的流量值t=n;while(1) %调整过程if(a(s(t),t)>0)f(s(t),t)=f(s(t),t)+dvt; %前向弧调整elseif(a(s(t),t)<0)f(t,s(t))=f(t,s(t))-dvt;end %后向弧调整if(s(t)==1)break;end %当t 的标号为vs 时, 终止调整过程t=s(t);endif(pd)break;end%如果最大流量达到预定的流量值wf=0; for(j=1:n)wf=wf+f(1,j);end;end %计算最大流量zwf=0;for(i=1:n)for(j=1:n)zwf=zwf+b(i,j)*f(i,j);end;end%计算最小费用f %显示最小费用最大流图 6-22wf %显示最小费用最大流量zwf %显示最小费用, 程序结束__Kruskal 避圈法：Kruskal 避圈法的MATLAB 程序代码如下：n=8;A=[0 2 8 1 0 0 0 02 0 6 0 1 0 0 08 6 0 7 5 1 2 01 0 7 0 0 0 9 00 1 5 0 0 3 0 80 0 1 0 3 0 4 60 0 2 9 0 4 0 30 0 0 0 8 6 3 0];k=1; %记录A中不同正数的个数for(i=1:n-1)for(j=i+1:n) %此循环是查找A中所有不同的正数if(A(i,j)>0)x(k)=A(i,j); %数组x 记录A中不同的正数kk=1; %临时变量for(s=1:k-1)if(x(k)==x(s))kk=0;break;end;end %排除相同的正数k=k+kk;end;end;endk=k-1 %显示A中所有不同正数的个数for(i=1:k-1)for(j=i+1:k) %将x 中不同的正数从小到大排序if(x(j)<x(i))xx=x(j);x(j)=x(i);x(i)=xx;end;end;endT(n,n)=0; %将矩阵T 中所有的元素赋值为0q=0; %记录加入到树T 中的边数for(s=1:k)if(q==n)break;end %获得最小生成树T, 算法终止for(i=1:n-1)for(j=i+1:n)if (A(i,j)==x(s))T(i,j)=x(s);T(j,i)=x(s); %加入边到树T 中TT=T; %临时记录Twhile(1)pd=1; %砍掉TT 中所有的树枝for(y=1:n)kk=0;for(z=1:n)if(TT(y,z)>0)kk=kk+1;zz=z;end;end %寻找TT 中的树枝if(kk==1)TT(y,zz)=0;TT(zz,y)=0;pd=0;end;end %砍掉TT 中的树枝if(pd)break;end;end %已砍掉了TT 中所有的树枝pd=0; %判断TT 中是否有圈for(y=1:n-1)for(z=y+1:n)if(TT(y,z)>0)pd=1;break;end;end;endif(pd)T(i,j)=0;T(j,i)=0; %假如TT 中有圈else q=q+1;end;end;end;end;endT %显示近似最小生成树T, 程序结束用Warshall-Floyd 算法求任意两点间的最短路.n=8;A=[0 2 8 1 Inf Inf Inf Inf2 0 6 Inf 1 Inf Inf Inf8 6 0 7 5 1 2 Inf1 Inf 7 0 Inf Inf 9 InfInf 1 5 Inf 0 3 Inf 8Inf Inf 1 Inf 3 0 4 6Inf Inf 2 9 Inf 4 0 3Inf Inf Inf Inf 8 6 3 0]; % MATLAB 中, Inf 表示∞D=A; %赋初值for(i=1:n)for(j=1:n)R(i,j)=j;end;end %赋路径初值for(k=1:n)for(i=1:n)for(j=1:n)if(D(i,k)+D(k,j)<D(i,j))D(i,j)=D(i,k)+D(k,j); %更新dijR(i,j)=k;end;end;end %更新rijk %显示迭代步数D %显示每步迭代后的路长R %显示每步迭代后的路径pd=0;for i=1:n %含有负权时if(D(i,i)<0)pd=1;break;end;end %存在一条含有顶点vi 的负回路if(pd)break;end %存在一条负回路, 终止程序end %程序结束利用 Ford--Fulkerson 标号法求最大流算法的MATLAB 程序代码如下：n=8;C=[0 5 4 3 0 0 0 00 0 0 0 5 3 0 00 0 0 0 0 3 2 00 0 0 0 0 0 2 00 0 0 0 0 0 0 40 0 0 0 0 0 0 30 0 0 0 0 0 0 50 0 0 0 0 0 0 0]; %弧容量for(i=1:n)for(j=1:n)f(i,j)=0;end;end %取初始可行流f 为零流for(i=1:n)No(i)=0;d(i)=0;end %No,d 记录标号图 6-19while(1)No(1)=n+1;d(1)=Inf; %给发点vs 标号while(1)pd=1; %标号过程for(i=1:n)if(No(i)) %选择一个已标号的点vifor(j=1:n)if(No(j)==0&f(i,j)<C(i,j)) %对于未给标号的点vj, 当vivj 为非饱和弧时No(j)=i;d(j)=C(i,j)-f(i,j);pd=0;if(d(j)>d(i))d(j)=d(i);endelseif(No(j)==0&f(j,i)>0) %对于未给标号的点vj, 当vjvi 为非零流弧时No(j)=-i;d(j)=f(j,i);pd=0;if(d(j)>d(i))d(j)=d(i);end;end;end;end;endif(No(n)|pd)break;end;end%若收点vt 得到标号或者无法标号, 终止标号过程if(pd)break;end %vt 未得到标号, f 已是最大流, 算法终止dvt=d(n);t=n; %进入调整过程, dvt 表示调整量while(1)if(No(t)>0)f(No(t),t)=f(No(t),t)+dvt; %前向弧调整elseif(No(t)<0)f(No(t),t)=f(No(t),t)-dvt;end %后向弧调整if(No(t)==1)for(i=1:n)No(i)=0;d(i)=0; end;break;end %当t 的标号为vs 时, 终止调整过程t=No(t);end;end; %继续调整前一段弧上的流fwf=0;for(j=1:n)wf=wf+f(1,j);end %计算最大流量f %显示最大流wf %显示最大流量No %显示标号, 由此可得最小割, 程序结束图论程序大全程序一：关联矩阵和邻接矩阵互换算法function W=incandadf(F,f)if f==0m=sum(sum(F))/2;n=size(F,1);W=zeros(n,m);k=1;for i=1:nfor j=i:nif F(i,j)~=0W(i,k)=1; W(j,k)=1; k=k+1;endendendelseif f==1m=size(F,2);n=size(F,1);W=zeros(n,n);for i=1:ma=find(F(:,i)~=0);W(a(1),a(2))=1;W(a(2),a(1))=1;endelsefprint('Please imput the right value of f'); endW;程序二：可达矩阵算法function P=dgraf(A)n=size(A,1);P=A;for i=2:nP=P+A^i;endP(P~=0)=1;P;程序三：有向图关联矩阵和邻接矩阵互换算法function W=mattransf(F,f)if f==0m=sum(sum(F));n=size(F,1);W=zeros(n,m);k=1;for i=1:nfor j=i:nif F(i,j)~=0W(i,k)=1;W(j,k)=-1;k=k+1;endendendelseif f==1m=size(F,2);n=size(F,1);W=zeros(n,n);for i=1:ma=find(F(:,i)~=0);if F(a(1),i)==1W(a(1),a(2))=1;elseW(a(2),a(1))=1;endendelsefprint('Please imput the right value of f');endW;第二讲：最短路问题程序一：Dijkstra算法（计算两点间的最短路）function [l,z]=Dijkstra(W)n = size (W,1);for i = 1 :nl(i)=W(1,i);z(i)=0;endi=1;while i<=nfor j =1 :nif l(i)>l(j)+W(j,i)l(i)=l(j)+W(j,i);z(i)=j-1;i=j-1;endendendi=i+1;end程序二：floyd算法（计算任意两点间的最短距离）function [d,r]=floyd(a)n=size(a,1);d=a;for i=1:nfor j=1:nr(i,j)=j;endendfor k=1:nfor i=1:nfor j=1:nif d(i,k)+d(k,j)<d(i,j) d(i,j)=d(i,k)+d(k,j); r(i,j)=r(i,k);endendendend程序三：n2short.m 计算指定两点间的最短距离function [P u]=n2short(W,k1,k2)n=length(W);U=W;m=1;for i=1:nfor j=1:nif U(i,j)>U(i,m)+U(m,j) U(i,j)=U(i,m)+U(m,j);endendendm=m+1;endu=U(k1,k2);P1=zeros(1,n);k=1;P1(k)=k2;V=ones(1,n)*inf;kk=k2;for i=1:nV(1,i)=U(k1,kk)-W(i,kk);if V(1,i)==U(k1,i)P1(k+1)=i;kk=i;k=k+1;endendendk=1;wrow=find(P1~=0);for j=length(wrow):-1:1P(k)=P1(wrow(j));k=k+1;endP;程序四、n1short.m(计算某点到其它所有点的最短距离) function[Pm D]=n1short(W,k)n=size(W,1);D=zeros(1,n);for i=1:n[P d]=n2short(W,k,i);Pm{i}=P;D(i)=d;end程序五：pass2short.m(计算经过某两点的最短距离) function [P d]=pass2short(W,k1,k2,t1,t2)[p1 d1]=n2short(W,k1,t1);[p2 d2]=n2short(W,t1,t2);[p3 d3]=n2short(W,t2,k2);dt1=d1+d2+d3;[p4 d4]=n2short(W,k1,t2);[p5 d5]=n2short(W,t2,t1);[p6 d6]=n2short(W,t1,k2);dt2=d4+d5+d6;if dt1<dt2d=dt1;P=[p1 p2(2:length(p2)) p3(2:length(p3))]; elsed=dt1;p=[p4 p5(2:length(p5)) p6(2:length(p6))]; endP;d;第三讲：最小生成树程序一：最小生成树的Kruskal算法function [T c]=krusf(d,flag)if nargin==1n=size(d,2);m=sum(sum(d~=0))/2;b=zeros(3,m);k=1;for i=1:nfor j=(i+1):nif d(i,j)~=0b(1,k)=i;b(2,k)=j; b(3,k)=d(i,j);k=k+1;endendendelseb=d;endn=max(max(b(1:2,:)));m=size(b,2);[B,i]=sortrows(b',3);B=B';c=0;T=[];k=1;t=1:n;for i=1:mif t(B(1,i))~=t(B(2,i))T(1:2,k)=B(1:2,i);c=c+B(3,i);k=k+1;tmin=min(t(B(1,i)),t(B(2,i))); tmax=max(t(B(1,i)),t(B(2,i)));for j=1:nif t(j)==tmaxt(j)=tmin;endendendif k==nbreak;endendT;c;程序二：最小生成树的Prim算法function [T c]=Primf(a)l=length(a);a(a==0)=inf;k=1:l;listV(k)=0;listV(1)=1;e=1;while (e<l)min=inf;for i=1:lif listV(i)==1for j=1:lif listV(j)==0 & min>a(i,j) min=a(i,j);b=a(i,j);s=i;d=j;endendendendlistV(d)=1;distance(e)=b;source(e)=s;destination(e)=d;e=e+1;endT=[source;destination];for g=1:e-1c(g)=a(T(1,g),T(2,g));endc;另外两种程序最小生成树程序1（prim 算法构造最小生成树）a=[inf 50 60 inf inf inf inf;50 inf inf 65 40 inf inf;60 inf inf 52 inf inf 45;... inf 65 52 inf 50 30 42;inf 40 inf 50 inf 70 inf;inf inf inf 30 70 inf inf;... inf inf 45 42 inf inf inf];result=[];p=1;tb=2:length(a);while length(result)~=length(a)-1temp=a(p,tb);temp=temp(:);d=min(temp);[jb,kb]=find(a(p,tb)==d);j=p(jb(1));k=tb(kb(1));result=[result,[j;k;d]];p=[p,k];tb(find(tb==k))=[];endresult最小生成树程序2（Kruskal 算法构造最小生成树）clc;clear;a(1,2)=50; a(1,3)=60; a(2,4)=65; a(2,5)=40;a(3,4)=52;a(3,7)=45; a(4,5)=50; a(4,6)=30;a(4,7)=42; a(5,6)=70;[i,j,b]=find(a);data=[i';j';b'];index=data(1:2,:);loop=max(size(a))-1;result=[];while length(result)<looptemp=min(data(3,:));flag=find(data(3,:)==temp);flag=flag(1);v1=data(1,flag);v2=data(2,flag);if index(1,flag)~=index(2,flag)result=[result,data(:,flag)];endindex(find(index==v2))=v1;data(:,flag)=[];index(:,flag)=[];endresult第四讲：Euler图和Hamilton图程序一：Fleury算法（在一个Euler图中找出Euler环游）注：包括三个文件；fleuf1.m, edf.m, flecvexf.mfunction [T c]=fleuf1(d)%注：必须保证是Euler环游，否则输出T=0,c=0 n=length(d);b=d;b(b==inf)=0;b(b~=0)=1;m=0;a=sum(b);eds=sum(a)/2;ed=zeros(2,eds);vexs=zeros(1,eds+1);matr=b;for i=1:nif mod(a(i),2)==1m=m+1;endendif m~=0fprintf('there is not exit Euler path.\n')T=0;c=0;endif m==0vet=1;flag=0;t1=find(matr(vet,:)==1);for ii=1:length(t1)ed(:,1)=[vet,t1(ii)];vexs(1,1)=vet;vexs(1,2)=t1(ii);matr(vexs(1,2),vexs(1,1))=0;flagg=1;tem=1;while flagg[flagg ed]=edf(matr,eds,vexs,ed,tem);tem=tem+1;if ed(1,eds)~=0 & ed(2,eds)~=0 T=ed;T(2,eds)=1;c=0;for g=1:edsc=c+d(T(1,g),T(2,g));endflagg=0;break;endendendendfunction[flag ed]=edf(matr,eds,vexs,ed,tem) flag=1;for i=2:eds[dvex f]=flecvexf(matr,i,vexs,eds,ed,tem);if f==1flag=0;break;endif dvex~=0ed(:,i)=[vexs(1,i) dvex];vexs(1,i+1)=dvex;matr(vexs(1,i+1),vexs(1,i))=0;elsebreak;endendfunction [dvex f]=flecvexf(matr,i,vexs,eds,ed,temp) f=0;edd=find(matr(vexs(1,i),:)==1); dvex=0;dvex1=[];ded=[];if length(edd)==1dvex=edd;elsedd=1;dd1=0;kkk=0;for kk=1:length(edd)m1=find(vexs==edd(kk));if sum(m1)==0dvex1(dd)=edd(kk); dd=dd+1;dd1=1;elsekkk=kkk+1;endif kkk==length(edd)tem=vexs(1,i)*ones(1,kkk);edd1=[tem;edd];for l1=1:kkklt=0;ddd=1;for l2=1:edsif edd1(1:2,l1)==ed(1:2,l2) lt=lt+1;endendif lt==0ded(ddd)=edd(l1);ddd=ddd+1;endendif temp<=length(dvex1)dvex=dvex1(temp);elseif temp>length(dvex1) & temp<=length(ded)dvex=ded(temp);elsef=1;endend程序二：Hamilton改良圈算法（找出比较好的Hamilton路）function [C d1]= hamiltonglf(v)%d表示权值矩阵%C表示算法最终找到的Hamilton圈。
图论和网络分析算法及Matlab实现(Graph_and_Network_Analysis)资料共7
料
6、法律的基础有两个，而且只有两个……公平和实用。——伯克 7、有两种和平的暴力，那就是法律和礼节。——歌德
8、法律就是秩序，有好的法律才有好的秩序。——亚里士多德 9、上帝把法律和公平凑合在一起，可是人类却把它拆开。——查·科尔顿 10、一切法律都是无用的，因为好人用不着它们，而坏人又不会因为它们而变得规矩起来。——德谟耶克斯
谢谢！
36、自己的鞋子，自己知道紧在哪里。——西班牙
37、我们唯一不会改正的缺点是软弱。——拉罗什福科
xiexie! 38、我这个人走得很慢，但是我从不后退。——亚伯力做你应该做的事吧。——美华纳
40、学而不思则罔，思而不学则殆。——孔子
如何进行MATLAB网络数据分析和可视化
如何进行MATLAB网络数据分析和可视化引言：网络数据分析和可视化是当今信息时代的重要技能之一。
无论是在科学研究、商业决策还是社会分析中，对网络数据的理解和分析都发挥着重要的作用。
MATLAB作为一款强大的数学和编程软件，提供了丰富的工具和函数，可以帮助我们进行网络数据的分析和可视化。
本文将介绍如何使用MATLAB进行网络数据分析和可视化的基本方法和技巧。
一、网络数据的获取在进行网络数据分析和可视化之前，首先需要获取网络数据。
网络数据可以来自于各种渠道，比如社交媒体、网页访问日志、传感器数据等。
MATLAB提供了多种方式来获取网络数据，比如通过API调用、爬取网页等。
根据实际需求选择适合的数据获取方法，并将数据保存为csv、txt等格式。
二、数据预处理获取到网络数据后，通常需要进行数据预处理，以清洗和整理数据，为后续的分析和可视化做准备。
常见的数据预处理包括数据清洗（去除重复数据、空值数据等）、数据转换（日期时间格式、数值型数据等）、数据标准化（归一化、标准化等）、数据排序等。
MATLAB提供了一系列的函数和工具箱来帮助进行数据预处理，可以根据具体情况选择使用。
三、网络数据分析网络数据分析是对网络数据进行统计和计算的过程，可以帮助我们了解网络数据的特征和规律。
常见的网络数据分析包括数据聚类、数据分类、数据预测等。
MATLAB提供了丰富的数据分析函数和工具箱，比如聚类分析函数clusterdata、分类模型函数classify等。
根据具体的分析需求，选择合适的函数进行网络数据分析。
四、网络数据可视化网络数据可视化是将分析结果以图表等形式展示出来，便于观察和理解数据。
通过可视化可以更直观地揭示网络数据的特征和规律，为决策提供依据。
MATLAB提供了丰富的绘图函数和工具箱，比如绘制二维图像的plot函数、绘制三维图像的surf函数等。
根据具体的数据特点和需求选择合适的绘图函数，制作出精美的网络数据可视化图表。
如何利用Matlab进行社交网络分析
如何利用Matlab进行社交网络分析在当今信息时代，社交网络已成为人们交流、分享和获取信息的重要平台。
社交网络的广泛使用为研究者提供了丰富的数据资源，也促使了社交网络分析的兴起。
社交网络分析旨在揭示网络中的关键节点、社群结构以及信息传播模式，为我们理解人际关系、信息扩散等问题提供了有力的工具。
而在社交网络分析领域，Matlab作为一款强大而灵活的编程工具，为我们提供了丰富的分析功能和研究方法。
本文将探讨如何利用Matlab进行社交网络分析。
一、数据预处理要进行社交网络分析，首先需要获取和预处理数据。
通常情况下，我们可以从公开可用的数据集中或自己收集的数据中获得社交网络数据。
数据可以是以节点和边（也称为链接）的形式表示，节点代表个体，边代表个体之间的关系。
在Matlab中，可以使用graph对象来表示和操作社交网络。
首先，我们需要根据节点和边的数据创建一个graph对象。
节点数据可以是一个向量或一个单元格数组，存储了节点的信息。
边数据可以是一个矩阵或一个二元组，表示节点之间的连接关系。
创建graph对象的代码如下：```MatlabG = graph(edges(:,1), edges(:,2));```其中，edges是边数据的矩阵或二元组。
在数据预处理阶段，我们还需要对数据进行清洗和处理。
这包括去除重复节点和边，处理缺失数据，以及对节点和边的属性进行适当的编码和映射。
二、度分析度（degree）是衡量节点在社交网络中的重要性的指标，代表了节点的连接数量。
在社交网络分析中，度分析是最基础也是最常用的分析方法之一。
在Matlab中，可以使用degree函数计算节点的度。
例如，要计算节点i的度，可以使用以下命令：```Matlabdegree_i = degree(G, i);```我们还可以使用histogram函数绘制节点度的分布图，以了解网络的结构特征。
例如，要绘制节点度的直方图，可以使用以下命令：```Matlabhistogram(degree(G));```直方图可以帮助我们观察节点度的分布情况，例如是否存在度为零的孤立节点，或者是否存在度较高的核心节点。
图论与网络优化课程设计_Matlab实现
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四种基本网络（NCN、ER、WS、BA） 的构造及其性质比较
1. 概述
1. 网络科学的概述 网络科学（Network Science）是专门研究复杂网络系统的定性和定量规律的一门崭新 的交叉科学，研究涉及到复杂网络的各种拓扑结构及其性质，与动力学特性（或功能）之间 相互关系，包括时空斑图的涌现、动力学同步及其产生机制，网络上各种动力学行为和信息 的传播、预测（搜索）与控制，以及工程实际所需的网络设计原理及其应用研究，其交叉研 究内容十分广泛而丰富。网络科学中被广泛研究的基本网络主要有四种，即：规则网络之最 近邻耦合网络 （Nearest-neighbor coupled network） ,本文中简称 NCN； ER 随机网络 G(N,p)； WS 小世界网络；BA 无标度网络。本文着重研究这几种网络的构造算法程序。计算各种规模 下（例如不同节点数、不同重连概率或者连边概率）各自的网络属性(包括边数、度分布、 平均路径长度、聚类系数)，给出图、表和图示，并进行比较和分析。 2. 最近邻耦合网络的概述 如果在一个网络中， 每一个节点只和它周围的邻居节点相连， 那么就称该网络为最近邻 耦合网络。这是一个得到大量研究的稀疏的规则网络模型。 常见的一种具有周期边界条件的最近邻耦合网络包含围成一个环的 N 个节点，其中每 个节点都与它左右各 K / 2 个邻居节点相连，这里 K 是一个偶数。这类网络的一个重要特征 就是网络的拓扑结构是由节点之间的相对位置决定的， 随着节点位置的变化网络拓扑结构也 可能发生切换。 NCN 的 Matlab 实现： %function b = ncn(N,K) %此函数生成一个有 N 个节点，每个节点与它左右各 K/2 个节点都相连的最近邻耦合网络 %返回结果 b 为该最近邻耦合网络对应的邻接矩阵 function b = ncn(N,K) b=zeros(N); for i = 1:N for j = (i+1):(i+K/2) if j<=N b(i,j)=1; b(j,i)=1; else b(i,j-N)=1;
图论算法及matlab程序的三个案例
图论实验三个案例单源最短路径问题 1.1 Dijkstra 算法Dijkstra 算法是解单源最短路径问题的一个贪心算法。
其基本思想是，设置 一个顶点集合S 并不断地作贪心选择来扩充这个集合。
一个顶点属于集合S 当且 仅当从源到该顶点的最短路径长度已知。
设 v 是图中的一个顶点，记l(v)为顶点 v 到源点V 1的最短距离，V i,V jV ，若(V i,V j)E ，记“到百的权w 。
Dijkstra 算法：① S {V J I(V J 0 ； V V {可 1(V ) i i S V {V J ；J7JJJ7②S，停止，否则转③；l(v) min{ l(v) , d(V j ,v)}V j S④ 存在Vi 1，使l (V i l) min{l(V)}，V S ；⑤SSU{v i 1}S S {v i 1}i i 1实际上，Dijkstra 算法也是最优化原理的应用：如果V 1V 2LV n1Vn是从V1到Vn的最短路径，贝UV 1V 2L Vn1也必然是从V1到Vn 1的最优路径。
在下面的MATLA 实现代码中，我们用到了距离矩阵，矩阵第 i 行第j 行元 素表示顶点Vi到Vj的权Wj，若v 到V j无边，则W ijrealmax，其中realmax 是 MATLA 常量，表示最大的实数(1.7977e+308)function re=Dijkstra(ma)%用Dijkstra 算法求单源最短路径%俞入参量ma是距离矩阵%输出参量是一个三行n 列矩阵，每列表示顶点号及顶点到源的最短距离和前顶点n=size(ma,1);% 得到距离矩阵的维数s=ones(1,n);s(1)=0;% 标记集合S和S 的补r=zeros(3,n);r(1,:)=1:n;r(2,2:end)=realmax;% 初始化for i=2:n;% 控制循环次数mm=realmax;for j=find(s==0);% 集合S中的顶点for k=find(s==1);% 集合S补中的顶点if(r(2,j)+ma(j,k)<r(2,k))r(2,k)=r(2,j)+ma(j,k);r(3,k)=j;endif(mm>r(2,k))mm=r(2,k);t=k;endendends(1,t)=0;%找到最小的顶点加入集合Send re=r;1.2动态规划求解最短路径动态规划是美国数学家 Richard Bellman 在1951年提出来的分析一类多阶 段决策过程的最优化方法，在工程技术、工业生产、经济管理、军事及现代化控 制工程等方面均有着广泛的应用。
在Matlab中使用网络分析工具箱进行社交网络分析
在Matlab中使用网络分析工具箱进行社交网络分析在Matlab中使用网络分析工具进行社交网络分析社交网络是指由各种社会关系构成的网状结构，它主要通过人们之间的联系和互动来传播信息、分享资源和建立社会关系。
而随着信息技术的迅速发展，人们对于社交网络的研究越来越重要。
在这个时候，使用网络分析工具箱就成为了进行社交网络分析的一种重要手段。
Matlab是一种强大的科学计算与数据分析工具，它不仅拥有丰富的数学计算函数库，而且还提供了一系列用于网络分析的工具箱。
在Matlab中，我们可以使用network对象来表示和操作网络结构。
这个对象可以通过添加节点和边的方式来构建网络。
而对于实际的社交网络，可以通过抓取社交媒体上的数据或者通过人工调查的方式来获取。
首先，我们需要导入网络数据。
在Matlab中，我们可以将网络数据以邻接矩阵的形式读入，并使用network对象的createFromAdjacencyMatrix方法将其转换为network对象。
邻接矩阵描述了网络中节点之间的连接关系，其中的每一个元素代表了两个节点之间的连接强度。
在社交网络中，通常使用1表示两个节点之间存在联系，0表示不存在。
除了邻接矩阵，我们还可以使用边表和节点表来描述网络结构。
接下来，我们可以使用network对象提供的各种方法来分析网络结构。
例如，我们可以使用degree函数计算网络中每个节点的度数，即与该节点相连的边的数量。
度数反映了节点在网络中的重要性，度数越高，说明节点的连接越多，影响力也就越大。
我们也可以使用betweennessCentrality函数来计算每个节点的介数中心性。
介数中心性反映了节点在网络中的中介程度，介于节点之间流通的信息越多，说明该节点在信息传播中具有更重要的角色。
除了节点分析，我们还可以进行网络的整体分析。
例如，我们可以使用clusterCoefficiency函数计算网络的聚类系数。
聚类系数是网络中节点之间形成闭合三角形的概率，聚类系数越高，说明网络中的节点之间联系更加紧密。
Matlab中的复杂网络与图论分析方法
Matlab中的复杂网络与图论分析方法在当今数字时代，数据网络正在成为各行各业的核心，这就给研究网络结构和分析网络行为提供了前所未有的机会。
而复杂网络和图论分析方法则成为了研究数据网络的一种重要手段。
本文将介绍在Matlab中应用的复杂网络和图论分析方法，探讨其原理和应用。
一、复杂网络：拓扑结构的研究复杂网络是指由大量节点和链接组成的网络，其中节点代表实体，链接代表实体之间的关系。
通过研究复杂网络的拓扑结构，我们可以揭示数据网络中的规律和性质，了解网络中节点的连接模式和信息传播机制。
1.1 网络拓扑结构的描述在复杂网络研究中，一种常用的描述方法是邻接矩阵和度矩阵。
邻接矩阵是一个由0和1组成的矩阵，其中的元素表示节点之间的连接关系，1表示连接，0表示未连接。
度矩阵是一个对角矩阵，用于描述每个节点的度数，即与该节点相连的链接数。
1.2 网络节点的度分布节点的度数是指与该节点相连的链接数，而节点的度分布则是指不同度数的节点在网络中的分布情况。
在复杂网络中，节点的度分布往往符合幂律分布，即少数节点的度数非常大，而大部分节点的度数相对较小。
通过分析节点的度分布，可以了解网络中的核心节点和边缘节点，以及网络的鲁棒性和可靠性。
1.3 网络中的社区结构社区结构是指网络中节点的聚集现象，即节点之间的连接更密集，而与其他社区的联系较弱。
通过识别和研究网络中的社区结构，可以帮助我们揭示网络中的隐含规律、发现重要节点和子网络，并理解网络的分层结构和功能。
二、图论分析：探索网络行为的机制图论是研究网络结构和图形模型的数学理论，主要关注网络中节点和链接之间的关系。
通过图论分析，我们可以量化和描述网络中的节点和链接的特性，揭示网络的演化机制和行为规律。
2.1 网络中的中心性度量中心性是衡量网络中节点重要性的指标，可以帮助我们识别重要节点和影响网络动态行为的因素。
在复杂网络中，常用的中心性度量包括度中心性、接近中心性和介数中心性等。
图与网络分析(GraphTheoryandNetworkAnalysis)
e9
e5 {v1 , v3 } e6 {v3 , v5 }
e7 {v3 , v5 } e8 {v5 , v6 }
e9 {v6 , v6 } e10 {v1 , v6 }
e1
e2
v2
e5 e3 e4 v4
e8
e6
v5 e7 v3
图1
2、如果一个图是由点和边所构成的，则称其为无向图，记作
X={1}, w1=0
p1=0
2
6
1
2
3
1
10
p4=1
5
9
3
4
7
5
6
5
2
3
4
6
7
4
8 8
min {c12,c14,c16}=min {0+2,0+1,0+3}=min {2,1,3}=1 X={1,4}, p4=1
（9） T (v6 ) min[ T (v6 ), P(v5 ) l56 ] min[ , 5 2] 7 （10） P(v6 ) 7
反向追踪得v1到v6的最短路为：v1 v2 v5 v6
求从1到8的最短路径
2
6
1
2
3
1
10
5
9
3
4
7
5
6
5
2
3
4
6
7
4
8 8
v2
v5
v2
v4
v3
v4
v3
一个图G 有生成树的充要条件是G 是连通图。
用破圈法求出下图的一个生成树。
v2
e1 v1
e4 e7 e3 v4 e8
应用篇-第14章-图论算法及其MATLAB实现
对每个图G=(V,E),均有
d(v)=2|E|
vV
证明:根据顶点度的定义，在计算点度时每条边对于它所关联的顶点被计 算了两次。因此,图G 中点度的总和恰为边数|V|的2倍。证毕。 推论14.1 在任何图G=(V,E)中，奇点的个数为偶数。
定理14.4对任意有向图D=(V,A)均有
14.8 Dijkstra 算法及其MATLAB实现
14.8.1 问题描述与算法思想
Dijkstra算法是解单源最短路径问题的一个贪心算法。其基本思想是，设置 一个顶点集合S并不断地作贪心选择来扩充这个集合。一个顶点属于集合S当 且仅当从源到该顶点的最短路径长度已知。设v是图中的一个顶点，记L(v) 为顶点v到源点v1的最短距离, vi , v j V 若 (vi , v j ) E ，记vi到vj的权。
① A(G)为对称矩阵；
② 若G 为无环图,则A(G)中第i行(列)的元素之和等于顶点vi的度； ③ 两图G 和H 同构的充分必要条件是存在置换矩阵P 使得A(G)=PTA(H)P。
类似地，有向图D 的邻接矩阵A(D)=(aij)n×n的元素aij定义为：元素aij表示从始点vi到 终点vj的有向边的条，,其中vi和vj为D 的顶点。
14.3.2 关联矩=(V,E)，其中顶点集V={v1,v2,…,vn},边集E={e1,e2,…,eε}。 用 mij表示顶点vi与边ej关联的次数，可能取值为0,1,2,称所得矩阵M(G)=(mij)n×ε为 图G 的关联矩阵。 类似地，有向图D 的关联矩阵M(D)=(mij)n×ε的元素mij定义为：
14.2.4 路
在图论理论中,路具有特殊的重要性,古往今来,许多学者均对它进行过深入研究。本 节主要介绍简单图G=(V,E)中有关路和连通性的简单性质。 定理14.1 若图G 中有一条(u,v)途径,则G 中也存在一条(u,v)路。
Matlab技术网络数据分析方法总结
Matlab技术网络数据分析方法总结一、引言随着互联网的快速发展和物联网应用的普及，海量的网络数据不断涌现。
如何从海量的网络数据中提取有效信息并进行深入分析，成为了现代数据科学领域的重点研究。
而Matlab作为一种简单易用且功能强大的数据分析工具，被广泛应用于网络数据分析领域。
本文将总结和介绍一些常用的Matlab技术在网络数据分析方面的应用方法。
二、数据获取与预处理在网络数据分析的开始阶段，首先需要获取并预处理原始数据。
Matlab提供了多种获取网络数据的方法，如通过HTTP协议获取API数据，使用网络爬虫获取网页数据等。
通过网络爬虫获取网页数据是常见的方法之一。
Matlab中可以使用爬虫工具包进行网页数据获取，然后利用正则表达式等技术对数据进行清洗和提取，以便后续分析。
另外，在数据预处理过程中，我们经常需要利用Matlab进行数据清洗、去重、填充缺失值等操作。
Matlab提供了丰富的数据处理函数和工具箱，可以方便地进行数据处理。
例如，可以使用dataclean函数对数据进行清洗处理，使用fillmissing函数填充缺失值等。
三、数据可视化分析数据可视化是网络数据分析不可或缺的一环。
通过数据可视化，我们可以更直观地了解数据的规律和特点。
Matlab提供了丰富的数据可视化函数和工具箱，可以满足各种可视化需求。
1. 折线图折线图是常用的数据可视化方式之一。
Matlab中的plot函数可以绘制折线图，我们可以利用该函数来展示网络数据的变化趋势。
例如，我们可以将时间作为横轴，网络流量作为纵轴，绘制出网络流量随时间的变化折线图，以便进行流量分析和预测。
2. 散点图散点图可以用于展示数据的分布情况和相关性。
Matlab中的scatter函数可以绘制散点图，我们可以将网络节点的属性作为横纵轴，展示节点之间的关系。
例如，我们可以将节点的度中心性作为横轴，介数中心性作为纵轴，绘制出节点度中心性和介数中心性的散点图，以便分析网络的核心节点。
图论和网络分析算法及Matlab实现(Graph_and_Network_Analysis)
2017/11/5
问题的两个共同特点
（1）目的都是从若干可能的安排或方案中寻求 某种意义下的最优安排或方案，数学问题称 为最优化或优化问题。 （2）它们都可用图形形式直观描述，数学上把这 种与图相关的结构称为网络。图和网络相关 的最优化问题就是网络最优化。 网络优化问题是以网络流为研究的对象，常 常被称为网络流或网络流规划等。
v2
2
v1 3 5 1
v3
2
7 5 3 5 v5
v6 1 7
5
v7
v4
• 2. 方法：Dijkstra算法（Dijkstra，1959）
Dijkstra, E.W. (1959). A note on two problems in connexion with graphs. Numerische Mathematik 1, 269–271.
2017/11/5
5 、旅行商问题 Traveling salesman problem
一名推销员准备前往若干城市推销产 品。如何为他设计一条最短的旅行 路线？ （从驻地出发，经过每个城 市恰好一次，最后返回驻地）
2017/11/5
6、运输问题 Transportation problem
某种原材料有 M个产地，现在需要将原材料从产 地运往 N个使用这些原材料的工厂。假定 M个产 地的产量和 N家工厂的需要量已知，单位产品从 任一产地到任一工厂的运费已知，那么如何安排 运输方案可以使总运输成本最低？
wij，i能一步到达j d ij j ，i不能一步到达
2017/11/5
Dijkstra 算法
由图G建立一步可达距离阵D=(dij)n×n
给V1(Vs)括号(l1,Vk)=(0,s)给出已标号集合 I和未标号集合J的元素
图论MATLAB算法
第一章：Dijkstra 算法开始?dot i ≤输入，确定邻接矩阵a 确定邻接矩阵a 的节点数dot1=i算每一个节点到U 中每一个节点的最小值 输出第n i 个节点到第一个节点的最小距离i L ,i=1∧dot结束算这dot 个最小值的最小值l ，并确定其节点位置i nl L i n =将第一个节点放入集合U 中将已经确定的第i n 节点到所有节点的权值赋为∞ 将所有节点到第i n 节点的权值加上l 并代替之 ?2>i1+=i i将第i n 节点放入集合U 中 YESNOYESNO求下面赋权图（左图）中顶点u0到其余顶点的最短路。
其邻接矩阵W 为：⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡∞∞∞∞∞∞∞∞∞∞∞∞∞∞∞∞∞∞∞∞∞∞=024782063446046340357630135102273201847210W)(i u l迭 代 次 数0u 1u 2u 3u 4u 5u 6u 7u1 2 3 4 5 6 7 8 ０ ∞ ∞ ∞ ∞ ∞ ∞ ∞１ 2 ∞ 7 ∞ 4 82 4 7 ∞ 4 83 7 ∞4 86 9 4 86 9 69 6 9 最后标记)(v l )(v z0 1 2 3 6 9 4 6 0u 0u 0u 2u 3u 3u 0u 6u1u 2u 3u 4u 5u 6u 7u 0ufunction dijkstra%注：此程序仅作参考，欢迎批评指正。
clcclear%Dijkstra算法:%%%%给邻接矩阵赋值%%%%%%%%%%%%a=[0,1,2,inf,7,inf,4,8;1,0,2,3,inf,inf,inf,7;0,0,0,1,5,inf,inf,inf;0,0,0,0,3,6,inf,inf;0,0,0,0,0,4,3,inf;0,0,0,0,0,0,6,4;0,0,0,0,0,0,0,2;];for i=2:8for j=1:i-1a(i,j)=a(j,i);endenddot=size(a,1);%节点数fprintf('\t邻接矩阵的标准形式：');afuquantu=a;%在赋权图中用到fprintf('\t其中，inf代表无穷大∞,a(i,j)代表第i个节点到第j个节点的权。
matlab图论程序算法大全
精心整理图论算法matlab实现求最小费用最大流算法的 MATLAB 程序代码如下：n=5;C=[0 15 16 0 00 0 0 13 14forwhileforfor(i=1:n)for(j=1:n)if(C(i,j)>0&f(i,j)==0)a(i,j)=b(i,j);elseif(C(i,j)>0&f(i,j)==C(i,j))a(j,i)=-b(i,j);elseif(C(i,j)>0)a(i,j)=b(i,j);a(j,i)=-b(i,j);end;end;endfor(i=2:n)p(i)=Inf;s(i)=i;end %用Ford 算法求最短路, 赋初值for(k=1:n)pd=1; %求有向赋权图中vs 到vt 的最短路for(i=2:n)for(j=1:n)if(p(i)>p(j)+a(j,i))p(i)=p(j)+a(j,i);s(i)=j;pd=0;end ;end;endif(pd)break;end;end %求最短路的Ford 算法结束if(p(n)==Inf)break;end %不存在vs 到vt 的最短路, 算法终止. 注意在求最小费用最大流时构造有whileifelseifififpd=0;值t=n;ifelseifif(s(t)==1)break;end %当t 的标号为vs 时, 终止调整过程t=s(t);endif(pd)break;end%如果最大流量达到预定的流量值wf=0; for(j=1:n)wf=wf+f(1,j);end;end %计算最大流量zwf=0;for(i=1:n)for(j=1:n)zwf=zwf+b(i,j)*f(i,j);end;end%计算最小费用f %显示最小费用最大流图 6-22wf %显示最小费用最大流量zwf %显示最小费用, 程序结束__Kruskal 避圈法：k=1; %forifkk=1;for(s=1:k-1)if(x(k)==x(s))kk=0;break;end;end %排除相同的正数k=k+kk;end;end;endk=k-1 %显示A中所有不同正数的个数for(i=1:k-1)for(j=i+1:k) %将x 中不同的正数从小到大排序if(x(j)<x(i))xx=x(j);x(j)=x(i);x(i)=xx;end;end;endT(n,n)=0; %将矩阵T 中所有的元素赋值为0q=0; %记录加入到树T 中的边数for(s=1:k)if(q==n)break;end %获得最小生成树T, 算法终止for(i=1:n-1)for(j=i+1:n)if (A(i,j)==x(s))T(i,j)=x(s);T(j,i)=x(s); %加入边到树T 中TT=T;whileforforifif(pd)pd=0;forifelseT %用2 0 6 Inf 1 Inf Inf Inf8 6 0 7 5 1 2 Inf1 Inf 7 0 Inf Inf 9 InfInf 1 5 Inf 0 3 Inf 8Inf Inf 1 Inf 3 0 4 6Inf Inf 2 9 Inf 4 0 3Inf Inf Inf Inf 8 6 3 0]; % MATLAB 中, Inf 表示∞D=A; %赋初值for(i=1:n)for(j=1:n)R(i,j)=j;end;end %赋路径初值for(k=1:n)for(i=1:n)for(j=1:n)if(D(i,k)+D(k,j)<D(i,j))D(i,j)=D(i,k)+D(k, j); %k %D %R %pd=0;ifif(pd)end %0 0 0 0 0 3 2 00 0 0 0 0 0 2 00 0 0 0 0 0 0 40 0 0 0 0 0 0 30 0 0 0 0 0 0 50 0 0 0 0 0 0 0]; %弧容量for(i=1:n)for(j=1:n)f(i,j)=0;end;end %取初始可行流f 为零流for(i=1:n)No(i)=0;d(i)=0;end %No,d 记录标号图 6-19while(1)whileforfor弧时ifelseifififif(pd)while(1)if(No(t)>0)f(No(t),t)=f(No(t),t)+dvt; %前向弧调整elseif(No(t)<0)f(No(t),t)=f(No(t),t)-dvt;end %后向弧调整if(No(t)==1)for(i=1:n)No(i)=0;d(i)=0; end;break;end %当t 的标号为vs 时, 终止调整过程t=No(t);end;end; %继续调整前一段弧上的流fwf=0;for(j=1:n)wf=wf+f(1,j);end %计算最大流量f %显示最大流wf %显示最大流量No %显示标号, 由此可得最小割, 程序结束ifforendelseifforW(a(1),a(2))=1;W(a(2),a(1))=1;endelsefprint('Please imput the right value of f');endW;程序二：可达矩阵算法function P=dgraf(A)精心整理n=size(A,1);P=A;for i=2:nP=P+A^i;endP(P~=0)=1;P;程序三：有向图关联矩阵和邻接矩阵互换算法function W=mattransf(F,f)if f==0forendelseifforendelsefprint('Please imput the right value of f');endW;第二讲：最短路问题程序一：Dijkstra算法（计算两点间的最短路）function [l,z]=Dijkstra(W)l(i)=W(1,i);z(i)=0;endi=1;while i<=nfor j =1 :nif l(i)>l(j)+W(j,i)l(i)=l(j)+W(j,i);z(i)=j-1;endendendendendend程序三：n2short.m 计算指定两点间的最短距离function [P u]=n2short(W,k1,k2)n=length(W);U=W;m=1;for j=1:nif U(i,j)>U(i,m)+U(m,j)U(i,j)=U(i,m)+U(m,j);endendendm=m+1;endu=U(k1,k2);k=1;kk=k2;whileforendendk=1;forendP;)function[Pm D]=n1short(W,k)n=size(W,1);D=zeros(1,n);for i=1:n[P d]=n2short(W,k,i);Pm{i}=P;D(i)=d;end程序五：pass2short.m(计算经过某两点的最短距离)精心整理function [P d]=pass2short(W,k1,k2,t1,t2) [p1 d1]=n2short(W,k1,t1);[p2 d2]=n2short(W,t1,t2);[p3 d3]=n2short(W,t2,k2);dt1=d1+d2+d3;[p4 d4]=n2short(W,k1,t2);[p5 d5]=n2short(W,t2,t1);[p6 d6]=n2short(W,t1,k2);dt2=d4+d5+d6;if dt1<dt2d=dt1;elseendP;d;ifforendendelseb=d;endn=max(max(b(1:2,:)));m=size(b,2);[B,i]=sortrows(b',3);B=B';c=0;T=[];精心整理k=1;t=1:n;for i=1:mif t(B(1,i))~=t(B(2,i))T(1:2,k)=B(1:2,i);c=c+B(3,i);k=k+1;tmin=min(t(B(1,i)),t(B(2,i))); tmax=max(t(B(1,i)),t(B(2,i)));for j=1:nif t(j)==tmaxt(j)=tmin;endc;k=1:l;e=1;whileformin=a(i,j);b=a(i,j); s=i;d=j;endendendendlistV(d)=1;distance(e)=b;source(e)=s;destination(e)=d;精心整理e=e+1;endT=[source;destination];for g=1:e-1c(g)=a(T(1,g),T(2,g));endc;另外两种程序最小生成树程序1（prim 算法构造最小生成树）endresult最小生成树程序2（Kruskal 算法构造最小生成树）clc;clear;a(1,2)=50; a(1,3)=60; a(2,4)=65; a(2,5)=40;精心整理a(3,4)=52;a(3,7)=45; a(4,5)=50; a(4,6)=30;a(4,7)=42; a(5,6)=70;[i,j,b]=find(a);data=[i';j';b'];index=data(1:2,:);loop=max(size(a))-1;endendresult第四讲：Euler图和Hamilton图程序一：Fleury算法（在一个Euler图中找出Euler环游）注：包括三个文件；fleuf1.m, edf.m, flecvexf.mfunction [T c]=fleuf1(d)%注：必须保证是Euler环游，否则输出T=0,c=0b(b==inf)=0;b(b~=0)=1;m=0;a=sum(b);eds=sum(a)/2;ed=zeros(2,eds);vexs=zeros(1,eds+1);matr=b;for i=1:nifendendif m~=0endif m==0forfor g=1:edsc=c+d(T(1,g),T(2,g));endflagg=0;break;endendendendfunction[flag ed]=edf(matr,eds,vexs,ed,tem)[dvex f]=flecvexf(matr,i,vexs,eds,ed,tem);if f==1flag=0;break;endif dvex~=0ed(:,i)=[vexs(1,i) dvex];vexs(1,i+1)=dvex;matr(vexs(1,i+1),vexs(1,i))=0;endendf=0;dvex=0;ded=[];ifelseforendif kkk==length(edd)tem=vexs(1,i)*ones(1,kkk);edd1=[tem;edd];for l1=1:kkklt=0;ddd=1;for l2=1:edsif edd1(1:2,l1)==ed(1:2,l2)lt=lt+1;endend精心整理if lt==0ded(ddd)=edd(l1);ddd=ddd+1;endendendif temp<=length(dvex1)dvex=dvex1(temp);elseif temp>length(dvex1) & temp<=length(ded)dvex=ded(temp);elseendend路）%d%Cendendendd2=0;for i=1:nif i<nd2=d2+d(i,i+1);elsed2=d2+d(n,1);endendtext(10,30,num2str(d2));n=size(d,2);C=[linspace(1,n,n) 1];for nnn=1:20C1=C;if n>3for m=4:n+1for i=1:(m-3)for j=(i+2):(m-1)if (d(C(i),C(j))+d(C(i+1),C(j+1))<d(C(i),C(i+1))+d(C(j),C(j+1))) C1(1:i)=C(1:i);for k=(i+1):jd1;endfor i=1:nstr1='V';str2=num2str(i);dot=[str1,str2];text(v(i,1)-1,v(i,2)-2,dot); %给点命名endv2=[v;v(1,1),v(1,2)];plot(v(C(:),1),v(C(:),2),'r');text(10,30,num2str(d1));第五讲：匹配问题及算法程序一：较大基础匹配算法function J=matgraf(W)n=size(W,1);J=zeros(n,n);while sum(sum(W))~=0a=find(W~=0);t1=mod(a(1),n);if t1==0t1=n;endifendendJ;ifendb=a;ifendfor i =1:m(1)b(i,:)=b(i,:)-min(b(i,:));endfor j=1:m(2)b(:,j)=b(:,j)-min(b(:,j));endd=(b==0);[e,total]=fc02(d);while total~=m(1)b=fc03(b,e);精心整理d=(b==0);[e,total]=fc02(d);endinx=sub2ind(size(a),e(:,1),e(:,2)); e=[e,a(inx)];s=sum(a(inx));function [e,total]=fc02(d)total=0;m=size(d);e=zeros(m(1),2);t=sum(sum(d)');nump=sum(d');whileendwhiletp=sum(p+q);inp=find(p==1);n=size(inp);for i=1:n(1)inq=find(b(inp(i),:)==0); q(inq)=1;endinp=find(q==1);n=size(inp);for i=1:n(1)精心整理if all(e(:,2)-inp(i))==0inq=find((e(:,2)-inp(i))==0);p(e(inq))=1;endendtq=sum(p+q);t=tq-tp;endinp=find(p==1);inq=find(q==0);cmin=min(min(b(inp,inq))');for%求初始匹配Mif(M(i,j))break;end;end %获得仅含一条边的初始匹配M while(1)for(i=1:m)x(i)=0;end %将记录X中点的标号和标记*for(i=1:n)y(i)=0;end %将记录Y中点的标号和标记*for(i=1:m)pd=1; %寻找X中M的所有非饱和点for(j=1:n)if(M(i,j))pd=0;end;endif(pd)x(i)=-n-1;end;end %将X中M的所有非饱和点都给以标号0 和标记*, 程序中用n+1 表示0for取Xif标记for;e nd %if(k>1)k=k-1;for(j=1:k)pdd=1;for(i=1:m)if(M(i,yy(j)))x(i)=-yy(j);pdd=0;break;end;end %将yj 在M中与之邻接的点xk (即xkyj∈M), 给以标号j 和标记*if(pdd)break;end;endif(pdd)k=1;j=yy(j); %yj 不是M的饱和点while(1)P(k,2)=j;P(k,1)=y(j);j=abs(x(y(j))); %任取M的一个非饱和点yj, 逆向返回if M-增广路forM去掉Mif*,M %程序3 Kuhn-Munkres算法（即赋权完备二元图的最佳匹配程序）function kk=kexingdian(A)%求赋权完备二元图最佳匹配A=[4 5 5 1;2 2 4 6;4 2 3 3;5 0 2 1]; %A为邻接矩阵n=length(A);for(i=1:n)L(i,1)=0;L(i,2)=0;endfor(i=1:n)for(j=1:n)if(L(i,1)<A(i,j))L(i,1)=A(i,j);end; %初始可行点标记L M(i,j)=0;end;endfor(i=1:n)for(j=1:n) %生成子图Glif(L(i,1)+L(j,2)==A(i,j))Gl(i,j)=1;jsn=0;for(i=1:jss)for(j=1:n)if(Gl(S(i),j))jsn=jsn+1;NlS(jsn)=j; %NL(S)={v|u ∈S,uv∈EL}for(k=1:jsn-1)if(NlS(k)==j)jsn=jsn-1;end;end;end;end;endif(jsn==jst)pd=1; %判断NL(S)=T?for(j=1:jsn)if(NlS(j)~=T(j))pd=0;break;end;end;end if(jsn==jst&pd)al=Inf; %如果NL(S)=T, 计算al, Inf为∞ for(i=1:jss)for(j=1:n)pd=1;for(k=1:jst)if(T(k)==j)pd=0;break;end;endfor(j=1:jsn)pd=1; %取y∈NL(S)\Tfor(k=1:jst)if(T(k)==NlS(j))pd=0;break;end;end if(pd)jj=j;break;end;endpd=0; %判断y是否为 M的饱和点for(i=1:n)if(M(i,NlS(jj)))pd=1;ii=i;break;end;endif(pd)jss=jss+1;S(jss)=ii;jst=jst+1;T(jst)=NlS(jj); %S=S∪{x}, T=T∪{y}else %获得Gl 的一条M-增广路, 调整匹配 Mfor(k=1:jst)M(S(k),T(k))=1;M(S(k+1),T(k))=0;endif(jst==0)k=0;endM %%C%f1%f%wfifelsef=f1;endNo=zeros(1,n);d=zeros(1,n);while (1)No(1)=n+1;d(1)=Inf;while (1)pd=1;for (i=1:n)精心整理if (No(i))for (j=1:n)if (No(j)==0 & f(i,j)<C(i,j))No(j)=i;d(j)=C(i,j)-f(i,j);pd=0;if (d(j)>d(i))d(j)=d(i);endelseif (No(j)==0 & f(j,i)>0)No(j)=-i;d(j)=f(j,i);pd=0;if (d(j)>d(i))d(j)=d(i);endifendendt=No(t);endendwf=0;for (j=1:n)wf=wf+f(1,j);endf;wf;精心整理程序二：Busacker-Gowan算法(求最大流最小费用)%C=[0 15 16 0 0;0 0 0 13 14;0 11 0 17 0;0 0 0 0 8;0 0 0 0 0]%b=[0 4 1 0 0;0 0 0 6 1;0 2 0 3 0;0 0 0 0 2;0 0 0 0 0]%function [f wf zwf]=BGf(C,b)%C表示弧容量矩阵%b表示弧上单位流量的费用%f表示最大流最小费用矩阵%wf最大流量%zwf表示最小费用n=size(C,2);whileforendforendforendforfor (i=2:n)for (j=1:n)if (p(i)>p(j)+a(j,i))p(i)=p(j)+a(j,i);s(i)=j;pd=0;endendendif (pd)break;end精心整理endif (p(n)==inf)break;enddvt=inf;t=n;while (1)if (a(s(t),t)>0)dvtt=C(s(t),t)-f(s(t),t);elseif (a(s(t),t)<0)dvtt=f(t,s(t));endendifendendif (pd)break;endwf=0;for (j=1:n)wf=wf+f(1,j);endendzwf=0;for (i=1:n)精心整理for (j=1:n)zwf=zwf+b(i,j)*f(i,j);endend。
图论算法及其MATLAB程序代码
图论算法及其MATLAB程序代码图论算法及其MATLAB程序代码求赋权图G = (V, E , F )中任意两点间的最短路的Warshall-Floyd 算法：设A = (a ij )n×n为赋权图G = (V, E , F )的矩阵, 当v i v j∈E时a ij= F (v i v j), 否则取a ii=0, a ij = +∞(i≠j ), d ij表示从v i到v j点的距离, r ij表示从v i到v j点的最短路中一个点的编号.①赋初值. 对所有i, j, d ij = a ij, r ij = j. k = 1. 转向②②更新d ij, r ij . 对所有i, j, 若d ik + d k j＜d ij, 则令d ij = d ik + d k j, r ij = k, 转向③.③终止判断. 若d ii＜0, 则存在一条含有顶点v i的负回路, 终止; 或者k = n终止; 否则令k = k + 1, 转向②.最短路线可由r ij得到.例1求图6-4中任意两点间的最短路.图6-4解：用Warshall-Floyd算法, MA TLAB程序代码如下：n=8;A=[0 2 8 1 Inf Inf Inf Inf2 0 6 Inf 1 Inf Inf Inf8 6 0 7 5 1 2 Inf1 Inf 7 0 Inf Inf 9 InfInf 1 5 Inf 0 3 Inf 8Inf Inf 1 Inf 3 0 4 6Inf Inf 2 9 Inf 4 0 3Inf Inf Inf Inf 8 6 3 0]; % MATLAB中, Inf表示∞D=A; %赋初值for(i=1:n)for(j=1:n)R(i,j)=j;end;end%赋路径初值for(k=1:n)for(i=1:n)for(j=1:n)if(D(i,k)+D(k,j)<=""bdsfid="85" p="">R(i,j)=R(k,j);end;end;end%更新rijk %显示迭代步数D %显示每步迭代后的路长R %显示每步迭代后的路径pd=0;for i=1:n %含有负权时if(D(i,i)<0)pd=1;break;end;end%存在一条含有顶点vi的负回路if(pd)break;end%存在一条负回路, 终止程序end%程序结束Kruskal避圈法：将图G中的边按权数从小到大逐条考察, 按不构成圈的原则加入到T 中(若有选择时, 不同的选择可能会导致最后生成树的权数不同), 直到q (T ) = p (G ) - 1为止, 即T的边数= G的顶点数- 1为止.Kruskal避圈法的MATLAB程序代码如下：n=8;A=[0 2 8 1 0 0 0 02 0 6 0 1 0 0 08 6 0 7 5 1 2 01 0 7 0 0 0 9 00 1 5 0 0 3 0 80 0 1 0 3 0 4 60 0 2 9 0 4 0 30 0 0 0 8 6 3 0];k=1; %记录A中不同正数的个数for(i=1:n-1)for(j=i+1:n) %此循环是查找A中所有不同的正数if(A(i,j)>0)x(k)=A(i,j); %数组x记录A中不同的正数kk=1; %临时变量for(s=1:k-1)if(x(k)==x(s))kk=0;break;end;end%排除相同的正数k=k+kk;end;end;endk=k-1 %显示A中所有不同正数的个数for(i=1:k-1)for(j=i+1:k) %将x中不同的正数从小到大排序if(x(j)< bdsfid="113" p=""><>T(n,n)=0; %将矩阵T中所有的元素赋值为0q=0; %记录加入到树T中的边数for(s=1:k)if(q==n)break;end%获得最小生成树T, 算法终止for(i=1:n-1)for(j=i+1:n)if (A(i,j)==x(s))T(i,j)=x(s);T(j,i)=x(s); %加入边到树T中TT=T; %临时记录Twhile(1)pd=1; %砍掉TT中所有的树枝for(y=1:n)kk=0;for(z=1:n)if(TT(y,z)>0)kk=kk+1;zz=z;end;end%寻找TT中的树枝if(kk==1)TT(y,zz)=0;TT(zz,y)=0; p d=0;end;end%砍掉TT中的树枝if(pd)break;end;end%已砍掉了TT中所有的树枝pd=0; %判断TT中是否有圈for(y=1:n-1)for(z=y+1:n)if(TT(y,z)>0)pd=1;break;end;end;endif(pd)T(i,j)=0;T(j,i)=0; %假如TT中有圈else q=q+1;end;end;end;end;endT %显示近似最小生成树T, 程序结束求二部图G的最大匹配的算法(匈牙利算法), 其基本思想是：从G 的任意匹配M开始, 对X中所有M的非饱和点, 寻找M-增广路. 若不存在M-增广路, 则M为最大匹配; 若存在M-增广路P, 则将P中M与非M的边互换得到比M多一边的匹配M1 , 再对M1重复上述过程.设G = ( X, Y, E )为二部图, 其中X = {x1, x2, … , x n }, Y = { y1,y2, … , y n}. 任取G的一初始匹配M (如任取e∈E, 则M = {e}是一个匹配).①令S = φ , T = φ , 转向②.②若M饱和X \ S的所有点, 则M是二部图G的最大匹配. 否则, 任取M的非饱和点u∈X \ S , 令S = S ∪{ u }, 转向③.③记N (S ) = {v | u∈S, uv∈E}. 若N (S ) = T, 转向②. 否则取y∈N (S ) \ T. 若y是M 的饱和点, 转向④, 否则转向⑤.④设x y∈M, 则令S = S ∪{ x }, T = T ∪{ y }, 转向③.⑤u -y路是M-增广路, 设为P, 并令M = M⊕P, 转向①. 这里M⊕P = M∪P \ M∩P, 是对称差.由于计算M-增广路P比较麻烦, 因此将迭代步骤改为：①将X中M的所有非饱和点(不是M中某条边的端点)都给以标号0和标记*, 转向②.②若X中所有有标号的点都已去掉了标记*, 则M是G的最大匹配. 否则任取X中一个既有标号又有标记*的点x i , 去掉x i的标记*, 转向③.③找出在G中所有与x i邻接的点y j (即x i y j∈E ), 若所有这样的y j都已有标号, 则转向②, 否则转向④.④对与x i邻接且尚未给标号的y j都给定标号i. 若所有的y j都是M的饱和点, 则转向⑤, 否则逆向返回. 即由其中M的任一个非饱和点y j的标号i找到x i, 再由x i的标号k找到y k , …, 最后由y t的标号s 找到标号为0的x s时结束, 获得M-增广路x s y t…x i y j, 记P = {x s y t, …, x i y j }, 重新记M为M⊕P, 转向①.⑤将y j在M中与之邻接的点x k (即x k y j∈M), 给以标号j和标记*, 转向②.例1求图6-9中所示的二部图G的最大匹配.图6-9匈牙利算法的MATLAB程序代码如下：m=5;n=5;A=[0 1 1 0 01 1 0 1 10 1 1 0 00 1 1 0 00 0 0 1 1];M(m,n)=0;for(i=1:m)for(j=1:n)if(A(i,j))M(i,j)=1;break;end;end%求初始匹配Mif(M(i,j))break;end;end%获得仅含一条边的初始匹配Mwhile(1)for(i=1:m)x(i)=0;end%将记录X中点的标号和标记*for(i=1:n)y(i)=0;end%将记录Y中点的标号和标记*for(i=1:m)pd=1; %寻找X中M的所有非饱和点for(j=1:n)if(M(i,j))pd=0;end;endif(pd)x(i)=-n-1;end;end%将X中M的所有非饱和点都给以标号0和标记*, 程序中用n+1表示0标号, 标号为负数时表示标记* pd=0;while(1)xi=0;for(i=1:m)if(x(i)<0)xi=i;break;end;end%假如X中存在一个既有标号又有标记*的点, 则任取X中一个既有标号又有标记*的点xi if(xi==0)pd=1;break;end%假如X中所有有标号的点都已去掉了标记*, 算法终止x(xi)=x(xi)*(-1); %去掉xi的标记*k=1;for(j=1:n)if(A(xi,j)&y(j)==0)y(j)=xi;yy(k)=j;k=k+1;end;end%对与xi邻接且尚未给标号的yj都给以标号iif(k>1)k=k-1;for(j=1:k)pdd=1;for(i=1:m)if(M(i,yy(j)))x(i)=-yy(j);pdd=0;break;end;end%将yj 在M中与之邻接的点xk (即xkyj∈M), 给以标号j和标记* if(pdd)break;end;endif(pdd)k=1;j=yy(j); %yj不是M的饱和点while(1)P(k,2)=j;P(k,1)=y(j);j=abs(x(y(j))); %任取M的一个非饱和点yj, 逆向返回if(j==n+1)break;end%找到X中标号为0的点时结束, 获得M-增广路Pk=k+1;endfor(i=1:k)if(M(P(i,1),P(i,2)))M(P(i,1),P(i,2))=0; %将匹配M在增广路P中出现的边去掉else M(P(i,1),P(i,2))=1;end;end%将增广路P中没有在匹配M中出现的边加入到匹配M中break;end;end;endif(pd)break;end;end%假如X中所有有标号的点都已去掉了标记*, 算法终止M %显示最大匹配M, 程序结束利用可行点标记求最佳匹配的算法步骤如下：设G = ( X , Y , E , F )为完备的二部赋权图, L 是其一个初始可行点标记, 通常取.,,0)(},|)(max{)(Y y X x y L Y y xy F x L ∈∈=∈= M 是G L 的一个匹配. ① 若X 的每个点都是M 的饱和点, 则M 是最佳匹配. 否则取M 的非饱和点u ∈X , 令S = {u }, T = φ , 转向②.② 记N L (S ) = {v | u ∈S , uv ∈E L }. 若N L ( S ) = T , 则G L 没有完美匹配, 转向③. 否则转向④.③ 调整可行点标记, 计算a L = min { L ( x ) + L ( y ) - F (x y ) | x ∈S , y ∈Y \T }.由此得新的可行顶点标记H (v ) =,,),(,)(,)(T v S v v L a v L a v L L L ∈∈??+-令L = H , G L = G H , 重新给出G L 的一个匹配M , 转向①.④ 取y ∈N L ( S ) \T , 若y 是M 的饱和点, 转向⑤. 否则, 转向⑥.⑤ 设x y ∈M , 则令S = S ∪{ x }, T = T ∪{ y }, 转向②.⑥ 在G L 中的u - y 路是M -增广路, 记为P , 并令M = M ⊕P , 转向①.利用可行点标记求最佳匹配算法的MATLAB 程序代码如下：n=4;A=[4 5 5 12 2 4 64 2 3 35 0 2 1];for (i=1:n)L(i,1)=0;L(i,2)=0;endfor (i=1:n)for (j=1:n)if (L(i,1)<="" ;="" bdsfid="205" p="">M(i,j)=0;end ;endfor (i=1:n)for (j=1:n) %生成子图Glif (L(i,1)+L(j,2)==A(i,j))Gl(i,j)=1;else Gl(i,j)=0;end ;end ;endii=0;jj=0;for (i=1:n)for (j=1:n)if (Gl(i,j))ii=i;jj=j;break ;end ;endif (ii)break ;end ;end %获得仅含Gl 的一条边的初始匹配MM(ii,jj)=1;for (i=1:n)S(i)=0;T(i)=0;NlS(i)=0;endwhile (1)for (i=1:n)k=1;否则.for(j=1:n)if(M(i,j))k=0;break;end;endif(k)break;end;endif(k==0)break;end%获得最佳匹配M, 算法终止S(1)=i;jss=1;jst=0; %S={xi}, T=while(1)jsn=0;for(i=1:jss)for(j=1:n)if(Gl(S(i),j))jsn=jsn+1;NlS(jsn)=j; %NL(S) ={v|u∈S,uv∈EL}for(k=1:jsn-1)if(NlS(k)==j)jsn=jsn-1;end;end;end;end;endif(jsn==jst)pd=1; %判断NL(S)=T?for(j=1:jsn)if(NlS(j)~=T(j))pd=0;break;end;end;endif(jsn==jst&pd)al=Inf; %如果NL(S)=T, 计算al, Inf为∞for(i=1:jss)for(j=1:n)pd=1;for(k=1:jst)if(T(k)==j)pd=0;break;end;endif(pd&al>L(S(i),1)+L(j,2)-A(S(i),j))al=L(S(i),1)+L(j,2)-A(S(i),j);end;end;end for(i=1:jss)L(S(i),1)=L(S(i),1)-al;end%调整可行点标记for(j=1:jst)L(T(j),2)=L(T(j),2)+al;end%调整可行点标记for(i=1:n)for(j=1:n) %生成子图GLif(L(i,1)+L(j,2)==A(i,j))Gl(i,j)=1;else Gl(i,j)=0;endM(i,j)=0;k=0;end;endii=0;jj=0;for(i=1:n)for(j=1:n)if(Gl(i,j))ii=i;jj=j;break;end;endif(ii)break;end;end%获得仅含Gl的一条边的初始匹配MM(ii,jj)=1;breakelse %NL(S)≠Tfor(j=1:jsn)pd=1; %取y∈NL(S)\Tfor(k=1:jst)if(T(k)==NlS(j))pd=0;break;end;endif(pd)jj=j;break;end;endpd=0; %判断y是否为M的饱和点for(i=1:n)if(M(i,NlS(jj)))pd=1;ii=i;break;end;endif(pd)jss=jss+1;S(jss)=ii;jst=jst+1;T(jst)=NlS(jj); %S=S∪{x}, T=T∪{y}else %获得Gl的一条M-增广路, 调整匹配Mfor(k=1:jst)M(S(k),T(k))=1;M(S(k+1),T(k))=0;endif(jst==0)k=0;endM(S(k+1),NlS(jj))=1;break;end;end;end;endMaxZjpp=0;for(i=1:n)for(j=1:n)if(M(i,j))MaxZjpp=MaxZjpp+A(i,j);end;en d;endM %显示最佳匹配MMaxZjpp %显示最佳匹配M的权, 程序结束从一个可行流f开始, 求最大流的Ford--Fulkerson标号算法的基本步骤：⑴标号过程①给发点v s以标号(+, +∞) , δs = +∞.②选择一个已标号的点x, 对于x的所有未给标号的邻接点y, 按下列规则处理：当yx∈E, 且f yx ＞0时, 令δy = min { f yx , δx }, 并给y以标号( x - , δy ).当xy∈E, 且f xy＜C xy时, 令δy = min {C xy - f xy , δx }, 并给y 以标号( x + , δy ).③重复②直到收点v t被标号或不再有点可标号时为止. 若v t得到标号, 说明存在一条可增广链, 转⑵调整过程; 若v t未得到标号, 标号过程已无法进行时, 说明f已经是最大流.⑵调整过程④决定调整量δ =δv t , 令u = v t.⑤若u点标号为( v +, δu ), 则以f vu + δ代替f vu ; 若u点标号为( v-, δu ), 则以f vu -δ代替f vu.⑥若v = v s, 则去掉所有标号转⑴重新标号; 否则令u = v, 转⑤.算法终止后, 令已有标号的点集为S, 则割集(S, S c )为最小割, 从而W f = C (S, S c ).例1求图6-19所示网络的最大流.图6-19利用Ford--Fulkerson标号法求最大流算法的MATLAB程序代码如下：n=8;C=[0 5 4 3 0 0 0 00 0 0 0 5 3 0 00 0 0 0 0 3 2 00 0 0 0 0 0 2 00 0 0 0 0 0 0 40 0 0 0 0 0 0 30 0 0 0 0 0 0 50 0 0 0 0 0 0 0]; %弧容量for(i=1:n)for(j=1:n)f(i,j)=0;end;end%取初始可行流f为零流for(i=1:n)No(i)=0;d(i)=0;end%No,d记录标号while(1)No(1)=n+1;d(1)=Inf; %给发点vs标号while(1)pd=1; %标号过程for(i=1:n)if(No(i)) %选择一个已标号的点vifor(j=1:n)if(No(j)==0&f(i,j)<="">No(j)=i;d(j)=C(i,j)-f(i,j);pd=0;if(d(j)>d(i))d(j)=d(i);endelseif(No(j)==0&f(j,i)>0) %对于未给标号的点vj, 当vjvi为非零流弧时No(j)=-i;d(j)=f(j,i);pd=0;if(d(j)>d(i))d(j)=d(i);end;end;end;end;endif(No(n)|pd)break;end;end%若收点vt得到标号或者无法标号, 终止标号过程if(pd)break;end%vt未得到标号, f已是最大流, 算法终止dvt=d(n);t=n; %进入调整过程, dvt表示调整量while(1)if(No(t)>0)f(No(t),t)=f(No(t),t)+dvt; %前向弧调整elseif(No(t)<0)f(No(t),t)=f(No(t),t)-dvt;end%后向弧调整if(No(t)==1)for(i=1:n)No(i)=0;d(i)=0; end;break;end%当t的标号为vs时, 终止调整过程t=No(t);end;end; %继续调整前一段弧上的流fwf=0;for(j=1:n)wf=wf+f(1,j);end%计算最大流量f %显示最大流wf %显示最大流量No %显示标号, 由此可得最小割, 程序结束设网络G = ( V , E , C ), 取初始可行流 f 为零流, 求解最小费用流问题的迭代步骤：① 构造有向赋权图 G f = ( V , E f , F ), 对于任意的v i v j ∈E , E f , F 的定义如下：当f ij = 0时, v i v j ∈E f , F ( v i v j ) = b ij ;当f ij = C ij 时, v j v i ∈E f , F ( v j v i ) = -b ij ;当0＜ f ij ＜C ij 时, v i v j ∈E f , F ( v i v j ) = b ij , v j v i ∈E f , F ( v j v i ) = -b ij .转向②.② 求出有向赋权图G f = (V , E f , F )中发点v s 到收点v t 的最短路μ , 若最短路μ存在转向③; 否则f 是所求的最小费用最大流, 停止.③ 增流. 同求最大流的方法一样, 重述如下：令.,,,-+∈∈-=μμδj i j i ij ij ij ij v v v v f f C δ = min {δ ij | v i v j ∈μ}, 重新定义流f = { f ij }为 f ij =,,,,-+∈∈-+μμδδj i j i ij ij ij v v v v f f f如果W f 大于或等于预定的流量值, 则适当减少δ 值, 使W f 等于预定的流量值, 那么 f 是所求的最小费用流, 停止; 否则转向①.求解含有负权的有向赋权图G = ( V , E , F )中某一点到其它各点最短路的Ford 算法. 当v i v j ∈E 时记w ij = F (v i v j ), 否则取w ii =0, w ij = +∞(i ≠j ). v 1到v i 的最短路长记为π ( i ), v 1到v i 的最短路中v i 的前一个点记为θ ( i ). Ford 算法的迭代步骤：① 赋初值π (1) = 0, π ( i ) = +∞, θ ( i ) = i , i = 2, 3, … , n .② 更新π ( i ), θ ( i ). 对于i = 2, 3, … , n 和j = 1, 2, … , n , 如果π ( i )＜π ( j ) + w ji , 则令π ( i ) = π ( j ) , θ ( i ) = j .③ 终止判断：若所有的π ( i )都无变化, 停止; 否则转向②.在算法的每一步中, π ( i )都是从v 1到v i 的最短路长度的上界. 若不存在负长回路, 则从v 1到v i 的最短路长度是π ( i )的下界, 经过n -1次迭代后π ( i )将保持不变. 若在第n 次迭代后π ( i )仍在变化时, 说明存在负长回路.其它.例2在图6-22所示运输网络上, 求s到t的最小费用最大流, 括号内为(C ij , b ij ).图6-22求最小费用最大流算法的MATLAB程序代码如下：n=5;C=[0 15 16 0 00 0 0 13 140 11 0 17 00 0 0 0 80 0 0 0 0]; %弧容量b=[0 4 1 0 00 0 0 6 10 2 0 3 00 0 0 0 20 0 0 0 0]; %弧上单位流量的费用wf=0;wf0=Inf; %wf表示最大流量, wf0表示预定的流量值for(i=1:n)for(j=1:n)f(i,j)=0;end;end%取初始可行流f为零流while(1)for(i=1:n)for(j=1:n)if(j~=i)a(i,j)=Inf;end;end;end%构造有向赋权图for(i=1:n)for(j=1:n)if(C(i,j)>0&f(i,j)==0)a(i,j)=b(i,j);elseif(C(i,j)>0&f(i,j)==C(i,j))a(j,i)=-b(i,j);elseif(C(i,j)>0)a(i,j)=b(i,j);a(j,i)=-b(i,j);end;end;endfor(i=2:n)p(i)=Inf;s(i)=i;end %用Ford算法求最短路, 赋初值for(k=1:n)pd=1; %求有向赋权图中vs到vt的最短路for(i=2:n)for(j=1:n)if(p(i)>p(j)+a(j,i))p(i)=p(j)+a(j,i);s(i)=j;pd =0;end;end;endif(pd)break;end;end %求最短路的Ford算法结束if(p(n)==Inf)break;end %不存在vs到vt的最短路, 算法终止. 注意在求最小费用最大流时构造有向赋权图中不会含负权回路, 所以不会出现k=ndvt=Inf;t=n; %进入调整过程, dvt表示调整量while(1) %计算调整量if(a(s(t),t)>0)dvtt=C(s(t),t)-f(s(t),t); %前向弧调整量elseif(a(s(t),t)<0)dvtt=f(t,s(t));end %后向弧调整量if(dvt>dvtt)dvt=dvtt;endif(s(t)==1)break;end %当t的标号为vs时, 终止计算调整量t=s(t);end %继续调整前一段弧上的流fpd=0;if(wf+dvt>=wf0)dvt=wf0-wf;pd=1;end %如果最大流量大于或等于预定的流量值t=n;while(1) %调整过程if(a(s(t),t)>0)f(s(t),t)=f(s(t),t)+dvt; %前向弧调整elseif(a(s(t),t)<0)f(t,s(t))=f(t,s(t))-dvt;end %后向弧调整if(s(t)==1)break;end %当t的标号为vs时, 终止调整过程t=s(t);endif(pd)break;end %如果最大流量达到预定的流量值wf=0; for(j=1:n)wf=wf+f(1,j);end;end %计算最大流量zwf=0;for(i=1:n)for(j=1:n)zwf=zwf+b(i,j)*f(i,j);end;end %计算最小费用f %显示最小费用最大流wf %显示最小费用最大流量zwf %显示最小费用, 程序结束。
图论在matlab中的实现
用 index2×n 存放各边端点的信息， 当选中某一边之后，就将此边对 应的顶点序号中较大序号改记为 此边的另一序号，同时把后面边 中所有序号为的改记为。此方法 的几何意义是：将序号的这个顶 点收缩到顶点，顶点不复存在。 后面继续寻查时，发现某边的两 个顶点序号相同时，认为已被收 缩掉，失去了被选取的资格。
while length(result)<loop temp=min(data(3,:)); flag=find(data(3,:)==temp); flag=flag(1); v1=data(1,flag);v2=data(2,flag); if index(1,flag)~=index(2,flag) result=[result,data(:,flag)]; end if v1>v2 index(find(index==v1))=v2; else index(find(index==v2))=v1; end data(:,flag)=[]; index(:,flag)=[]; end result
Kruskal算法如下 Kruskal算法如下 ： clc;clear; M=1000; a(1,2)=50; a(1,3)=60; a(2,4)=65; a(2,5)=40; a(3,4)=52;a(3,7)=45; a(4,5)=50; a(4,6)=30;a(4,7)=42; a(5,6)=70; [i,j]=find((a~=0)&(a~=M)); b=a(find((a~=0)&(a~=M))); data=[i';j';b'];index=data(1:2,:); loop=max(size(a))loop=max(size(a))-1; result=[];
如何使用MATLAB进行网络数据挖掘与分析
如何使用MATLAB进行网络数据挖掘与分析网络数据挖掘与分析是当前信息化社会中非常重要的工作内容之一。
借助先进的计算工具和技术，我们能够更加高效地处理大规模的网络数据，并从中挖掘出有价值的信息和知识。
MATLAB作为一种强大的科学计算工具，不仅可以用于数据分析和可视化，还能够帮助我们进行网络数据挖掘的相关工作。
本文将深入介绍如何使用MATLAB进行网络数据挖掘与分析的方法与技巧。
一、准备工作在开始使用MATLAB进行网络数据挖掘与分析之前，我们首先需要准备一些必要的工作环境。
这包括安装MATLAB软件，并确保其正常运行；获取需要分析的网络数据集，可以是从公开数据库中下载的数据文件，也可以是通过网络爬虫等手段获取的原始数据。
二、数据预处理网络数据挖掘与分析的第一步是对原始数据进行预处理，以便于后续的分析和挖掘工作。
在MATLAB中，我们可以利用其丰富的数据处理函数和工具箱来完成这一步骤。
常见的数据预处理操作包括数据清洗、数据过滤、数据变换等。
例如，我们可以使用MATLAB的数据清洗函数对原始数据进行去噪处理，去除不完整或错误的数据；然后，可以使用数据过滤函数筛选出我们感兴趣的数据子集；最后，可以使用数据变换函数将数据转换为适合进行挖掘的形式，如将文本数据转换为数字特征向量。
三、网络结构分析网络数据挖掘与分析的核心任务之一是对网络结构进行分析。
网络结构分析可以帮助我们了解网络中各节点之间的连接关系以及整体结构的特征。
在MATLAB 中，我们可以利用其图论工具箱来进行网络结构分析。
通过构建网络图谱并应用图论算法，我们可以计算网络中的节点度、节点连通性、节点重要性等指标，并通过可视化工具将这些指标可视化展示出来。
这样，我们可以更加直观地理解和分析网络的结构，并进一步进行下一步的挖掘工作。
四、网络数据挖掘网络数据挖掘是网络数据分析的关键步骤之一。
它通过挖掘网络数据中的隐藏模式、关联规则和异常行为等信息，帮助我们揭示网络中潜在的规律和特征。
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（3）在树中不相邻2点间添1边，恰成1圈；
（4）若树T有n个顶点，则T有n-1条边。
6.图的支撑树
若图G=（V，E）的子图T=（V，E’）是树， 则称T为G的支撑树。 特点——边少、点不少。
图论与网络分析
(Graph Theory and Network Analysis)
一、图论的基本概念 二、网络分析算法 三、Matlab实现
涉及网络优化的数学建模问题
1、最短路问题 货柜车司机奉命在最短的时间内将一车货物 从甲地运往乙地。从甲地到乙地的公路网纵 横交错，因此有多种行车路线，这名司机应 选择哪条线路呢？假设货柜车的运行速度是 恒定的，那么这一问题相当于需要找到一条 从甲地到乙地的最短路。
2 . 关联与相邻 关联（边与点关系）：若e是v1 , v2二点间的边，
记e [v1 , v2 ], 称v1 (或v2 )与e关联。
邻接（边与边、点与点）：点v1与v2有公共边， 称v1与v2相邻； 边e1与e2有公共点，称e1与e2相邻。
图在计算机中的表示： 关联矩阵：n *m或者是m*n 1 1 0 0 1 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 1 0 1 0 0 0 1 1 0 1
5. 树
例1 已知有5个城市，要在它们之间架设电 话线网，要求任2城市都可通话（允许通过其它城 市），并且电话线的根数最少。
v1 v2 v3 v4 v5
树——无圈的连通图，记为T。
特点：连通、无圈。
v1
v2 v3 v4
v5
树的性质：（1）树的任2点间有且仅有1链；
（2）在树中任去掉1边，则不连通；
3、 指派问题 Assignment problem
一家公司经理安排 N 名员工去完成 N 项任务，每 人一项。由于各员工的特点不同，不同的员工 去完成同一项任务时所获得的回报不同。如何 分配工作方案可以使总回报最大？
2017/10/16
4、中国邮递员问题 Chinese postman problem
e5
e7 v4
e5
v4
简单图：无自环、无重边的图。
• |V|=n表示图G中节点个数为n，此节点个数 n也称为图G的阶 • |E|=m表示图G中边的个数为m • 任一顶点相关联的边的数目称为该顶点的 度 • 完全图：任意两点有边相连，用 K n 表示 完全图的边，和每点的度是多少？
2017/10/16
圈：封闭的链。
连通图：图G中任二点间至少存在一条链。
4. 有向图与无向图
图G (V , E ), 也可记G (vk ,[vi , v j ]).若点对[vi , v j ]无序， 称G为无向图；否则称G为有向图。为区别起见，称有向图 的边为弧，记（vi , v j ), 在图上用箭线表示。
比较：
无向图：边[v i ,v j ]，链 有向图：弧（v i ,v j ），路
，圈 ，回路
有向图的存储： 行为起点，列为终点 aij 1 存在弧vi v j 赋权图：边有长度
v1 8 3 v3 4 7 v5 2
1 v2
ห้องสมุดไป่ตู้
v4
赋权图在Matlab中的存储：
W= .41 .99 .51 .32 .15 .45 .38 .32 .36 .29 .21; DG=sparse 6 1 2 2 3 4 4 5 5 6 1 , 2 6 3 5 4 1 6 3 4 3 5 , W ； view(biograph(DG,[],'ShowWeights ','on ')) UG tril DG DG ' view(biograph(UG,[],'ShowWeights ','on '))
问题的两个共同特点
（1）目的都是从若干可能的安排或方案中寻求 某种意义下的最优安排或方案，数学问题称 为最优化或优化问题。 （2）它们都可用图形形式直观描述，数学上把这 种与图相关的结构称为网络。图和网络相关 的最优化问题就是网络最优化。 网络优化问题是以网络流为研究的对象，常 常被称为网络流或网络流规划等。
2017/10/16
2、最小支撑树问题
某一地区有若干个主要城市，现准备修建高速公 路把这些城市连接起来，使得从其中任何一个城 市都可以经高速公路直接或间接到达另一个城市 。假定已经知道了任意两个城市之间修建高速公 路成本，那么应如何决定在哪些城市间修建高速 公路，使得总成本最小？
2017/10/16
2017/10/16
一、图论的基本概念
1 . 图与子图
图G (V , E )，其中V v1 , , vn 为顶点集， E e1 ,, em 为边集。
子图G1 (V1 , E1 ), 其中V1 V , E1 E。
如 G： e1 v1 e2 e3 e4 v2 e6 v3 G1： v1 e2 e3 e4 v2 e6 v3
一名邮递员负责投递某个街区的邮件。如何为 他（她）设计一条最短的投递路线（从邮局出 发，经过投递区内每条街道至少一次，最后返 回邮局）？ 我国管梅谷教授1960年首先提出， 国际上称之为中国邮递员问题。
2017/10/16
5 、旅行商问题 Traveling salesman problem
一名推销员准备前往若干城市推销产 品。如何为他设计一条最短的旅行 路线？ （从驻地出发，经过每个城 市恰好一次，最后返回驻地）
2017/10/16
6、运输问题 Transportation problem
某种原材料有 M个产地，现在需要将原材料从产 地运往 N个使用这些原材料的工厂。假定 M个产 地的产量和 N家工厂的需要量已知，单位产品从 任一产地到任一工厂的运费已知，那么如何安排 运输方案可以使总运输成本最低？
2017/10/16
邻接矩阵：n *n 0 1 1 1 1 0 1 0 1 1 0 1 1 0 1 1 邻接矩阵为对称阵， 简单图对角线元素为0
3 . 链与圈
链:由G中的某些点与边相间构成的序列v1e1v2 e2 ek 1vk ， 若满足ei [vi , vi 1 ], 则称此边点序列为G中的一条链。 链在Matlab中的存储：只储存顶点标号