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图论matlab代码整理:二分图 网络流 最短路 最小生成树

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发表于 2021-7-16 10:55 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

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x
* B& A0 J8 c6 q3 k  W
1.1 最大匹配& L* ]( X) L- F/ n
  • %图论二部图最大匹配匈牙利算法
  • m=5;%X中有5个元素
  • n=5;%Y中有5个元素
  • %横坐标表示X中的元素,列坐标表示Y中的元素,0代表非邻接,1代表邻接
  • A=[0,1,1,0,0;
  •     1,1,0,1,1;
  •     0,1,1,0,0;
  •     0,1,1,0,0;
  •     0,0,0,1,1];
  • M=zeros(m,n);%M表示匹配
  • %求初始匹配M
  • for i=1:m
  •     for j=1:n
  •         if A(i,j)==1
  •             M(i,j)=1;
  •             break;
  •         end;
  •     end
  •     if M(i,j)==1
  •         break;
  •     end
  • end %获得仅含一条边的初始匹配
  • 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*
  •     %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*
  •     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)==1
  •                 pd=0;
  •             end;
  •         end
  •         if pd==1
  •             x(i)=-n-1;
  •         end
  •     end
  •     pd=0;
  •     while 1
  •         xi=0;
  •         %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
  •         for i=1:m
  •             if x(i)<0
  •                 xi=i;
  •                 break;
  •             end;
  •         end
  •         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;
  •         %对与xi邻接且尚未给标号的yj都给以标号i
  •         for j=1:n
  •             if A(xi,j)&&y(j)==0
  •                 y(j)=xi;
  •                 yy(k)=j;
  •                 k=k+1;
  •             end;
  •         end
  •         if k>1
  •             k=k-1;
  •             for j=1:k
  •                 pdd=1;
  •                 for i=1:m
  •                     if M(i,yy(j))==1
  •                         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==1%如果yjM-非饱和之直接逆向返回
  •                     break;
  •                 end
  •             end
  •             if pdd==1
  •                 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P
  •                     k=k+1;
  •                 end
  •                 for i=1:k
  •                     if M(P(i,1),P(i,2))==1
  •                         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
  •     end
  •     if pd==1
  •         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/ }) H( v" V0 S& J2 @1 ?

( Z" d; _; S8 m8 C0 ^" }; v6 x" B$ s# C# ~* L
1.2 最优匹配) |! d7 {9 f- U8 W, a7 s( [; O
9 r/ O/ `; y  f3 ~: U
  • clear all
  • %图论最优匹配问题Kuhn-Munkres算法
  • n=4;
  • A=[4,5,5,1;
  •     2,2,4,6;
  •     4,2,3,3;
  •     5,0,2,1];
  • %标记
  • for i=1:n
  •     L(i,1)=0;
  •     L(i,2)=0;
  • end
  • for 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;%匹配
  •     end
  • end
  • for i=1:n
  •     for j=1:n%生成子图Gl
  •         if L(i,1)+L(j,2)==A(i,j)
  •             Gl(i,j)=1;
  •         else
  •             Gl(i,j)=0;
  •         end
  •     end
  • end
  • %获得仅含Gl 的一条边的初始匹配M
  • ii=0;
  • jj=0;
  • for i=1:n
  •     for j=1:n
  •         if Gl(i,j)==1
  •             ii=i;
  •             jj=j;
  •             break;
  •         end
  •     end
  •     if ii>0
  •         break;
  •     end
  • end
  • M(ii,jj)=1;
  • for i=1:n
  •     S(i)=0;
  •     T(i)=0;
  •     NlS(i)=0;
  • end
  • while 1
  •     for i=1:n
  •         k=1;
  •         for j=1:n
  •             if M(i,j)==1
  •                 k=0;
  •                 break;
  •             end
  •         end
  •         if k==1
  •             break
  •         end
  •     end
  •     if k==0
  •         break
  •     end %获得最佳匹配M, 算法终止
  •     S(1)=i;%S={xi}
  •     jss=1;%记录S中的元素数目
  •     jst=0;%记录T中元素数目
  •     while 1
  •         jsn=0;
  •         for i=1:jss
  •             for j=1:n
  •                 if Gl(S(i),j)==1
  •                     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
  •         end
  •         if 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==1%如果NL(S)=T, 计算al, Inf 为∞
  •             al=Inf;
  •             for i=1:jss
  •                 for j=1:n
  •                     pd=1;
  •                     for k=1:jst
  •                         if T(k)==j
  •                             pd=0;
  •                             break;
  •                         end
  •                     end
  •                     if pd==1&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GL
  •                     if L(i,1)+L(j,2)==A(i,j)
  •                         Gl(i,j)=1;
  •                     else Gl(i,j)=0;
  •                     end
  •                     M(i,j)=0;
  •                     k=0;
  •                 end
  •             end
  •             ii=0;jj=0;
  •             for i=1:n
  •                 for j=1:n
  •                     if Gl(i,j)==1
  •                         ii=i;
  •                         jj=j;
  •                         break;
  •                     end;
  •                 end
  •                 if ii>0
  •                     break;
  •                 end
  •             end %获得仅含Gl 的一条边的初始匹配M
  •             M(ii,jj)=1;
  •             break
  •         else %NL(S)≠T
  •             for j=1:jsn
  •                 pd=1; %取y∈NL(S)\T
  •                 for k=1:jst
  •                     if T(k)==NlS(j)
  •                         pd=0;
  •                         break;
  •                     end
  •                 end
  •                 if pd==1
  •                     jj=j;
  •                     break;
  •                 end
  •             end
  •             pd=0; %判断y 是否为M的饱和点
  •             for i=1:n
  •                 if M(i,NlS(jj))==1
  •                     pd=1;
  •                     ii=i;
  •                     break;
  •                 end
  •             end
  •             if pd==1
  •                 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M
  •                 for k=1:jst
  •                     M(S(k),T(k))=1;
  •                     M(S(k+1),T(k))=0;
  •                 end
  •                 if jst==0
  •                     k=0;
  •                 end
  •                 M(S(k+1),NlS(jj))=1;
  •                 break;
  •             end
  •         end
  •     end
  • end
  • MaxZjpp=0;
  • for i=1:n
  •     for j=1:n
  •         if M(i,j)==1
  •             MaxZjpp=MaxZjpp+A(i,j);
  •         end
  •     end
  • end
  • M       %显示最佳匹配M
  • MaxZjpp %显示最佳匹配M的权, 程序结束2 v6 i! G2 E5 v; r6 q

$ E4 N! i+ Y1 W% F3 {+ D( x, m
  ]$ s9 H6 C7 Y8 M2 网络流
' Q2 {( {. S6 `- Y) }# s( d# V3 F4 @) F$ e& c$ F
2.1 最大流- R; y! V& R) c! y1 a/ C) }

$ d/ X( K/ q0 S% u5 H+ K9 r% x
  • clear all
  • %图论网络流最大流 Ford-Fulkerson标号算法
  • n=6;%六个顶点
  • %C为容量的邻接的矩阵
  • C=[0,16,20,0,0,0;
  •     0,0,0,10,10,0;
  •     0,0,0,6,6,0;
  •     0,0,0,0,0,10;
  •     0,0,0,0,0,16;
  •     0,0,0,0,0,0];
  • f=zeros(n,n);%F为流,初始流为0流
  • while 1%大循环
  •     %标号过程
  •     %标号初始化
  •     No=zeros(1,6);d=zeros(1,6);%No记录该点标号的获得点 d记录调整量
  •     No(1)=n+1;d(1)=inf;%给发点Vs标号
  •     while 1%标号循环
  •         pd=0;
  •         for i=1:n
  •             for j=1:n
  •                 if No(i)~=0%选择一个已标号的点x
  •                     if No(j)==0%对于它的未标号邻接点y
  •                         if C(i,j)>0%当(x,y)是一条边时
  •                             if f(i,j)<C(i,j)%判断增广链条件
  •                                 No(j)=i;        %标号
  •                                 d(j)=min([C(i,j)-f(i,j),d(i)]);
  •                                 pd=1;
  •                             end
  •                         end
  •                         if C(j,i)>0%当(y,x)是一条边时
  •                             if f(j,i)>0%判断增广链条件
  •                                 No(j)=-i;   %标号
  •                                 d(j)=min([f(j,i),d(i)]);
  •                                 pd=1;
  •                             end
  •                         end
  •                     end
  •                 end
  •             end
  •         end
  •         if No(n)==1%当Vt表上号时跳出标号循环
  •             break;
  •         end
  •         if pd==0; %当无法标号时跳出标号循环
  •             break;
  •         end
  •     end
  •     if No(n)==0%当Vt无法表上号时跳出大循环此时已是最大流
  •         break;
  •     end
  •     %调整过程
  •     t=n;%t为正在调整的点
  •     for i=1:n %调整循环
  •         if No(t)>0%正向流入的增加
  •             f(No(t),t)=f(No(t),t)+d(n);
  •         end
  •         if No(t)<0%反向流出的减小
  •             f(t,abs(No(t)))=f(t,abs(No(t)))-d(n);
  •         end
  •         if abs(No(t))==1%如果下一个点为发点跳出调整循环
  •             break;
  •         else
  •             t=abs(No(t));%继续调整上游点
  •         end
  •     end
  • end
  • f%显示最大流
  • wf=0;
  • for i=1:n
  •     wf=f(1,i)+wf;
  • end
  • wf%显示最大流流量
  • No%显示最小割6 W- `, w" B8 j
: s) R) i  G  {2 p

, ]" M( w, i' D- d( ~2.2 最小费用最大流
, ~) a! p- Q: m% q) _0 n$ z& G5 v
  A! E$ ?- R) r5 d+ a
  • clear all
  • %图论最小费用最大流问题程序
  • %最大流未知
  • %C为容量邻接矩阵
  • C=[0 8 7 0 0 0;
  •     0 0 5 9 0 0;
  •     0 0 0 0 9 0;
  •     0 0 2 0 0 5;
  •     0 0 0 6 0 10;
  •     0 0 0 0 0 0];
  • %B为费用邻接矩阵
  • B=[0 2 8 0 0 0;
  •     0 0 5 2 0 0;
  •     0 0 0 0 3 0;
  •     0 0 1 0 0 6;
  •     0 0 0 4 0 7;
  •     0 0 0 0 0 0];
  • n=6;%6个点
  • f=zeros(n,n);%初始流为0流
  • w=ones(n,n)*inf;%邻接矩阵初始化
  • while 1
  •     %求最小费用流
  •     %确定费用邻接矩阵
  •     for i=1:6
  •         for j=1:6
  •             if i==j
  •                 w(i,j)=0;
  •             end
  •             if C(i,j)>0 %如果存在(i,j)这条边(路),再对w作出调整
  •                 if f(i,j)<C(i,j)
  •                     w(i,j)=B(i,j);
  •                 end
  •                 if f(i,j)==C(i,j)
  •                     w(i,j)=inf;
  •                 end
  •                 if f(i,j)>0
  •                     w(j,i)=-B(i,j);
  •                 end
  •                 if f(i,j)==0
  •                     w(j,i)=inf;
  •                 end
  •             end
  •         end
  •     end
  •     %使用Ford算法求最短路
  •     [minroad,s]=Ford(w);
  •     if minroad==inf%若不存在费用最短路,则已是最小费用最大流跳出循环
  •         break;
  •     end
  •     %调整可行流
  •     %记录最短路
  •     t=n;
  •     R=[n];
  •     while 1
  •         R=[R,s(t)];
  •         if s(t)==1%找到最短路的初始点时跳出循环
  •             break;
  •         end
  •         t=s(t);
  •     end
  •     %统计R中点数
  •     for i=1:n
  •         if R(i)==1
  •             break;
  •         end
  •     end
  •     number=i;%number为点数
  •     %调整过程
  •     %确定调整量
  •     for j=number-1:-1:1
  •         if C(R(j+1),R(j))>0%如果是正向边
  •             r(j)=C(R(j+1),R(j))-f(R(j+1),R(j));
  •         end
  •         if C(R(j),R(j+1))>0%如果是负向边
  •             r(j)=f(R(j),R(j+1));
  •         end
  •     end
  •     dvt=min(r);%确定调整量
  •     %调整
  •     for j=number-1:-1:1
  •         if C(R(j+1),R(j))>0%如果是正向边
  •             f(R(j+1),R(j))=f(R(j+1),R(j))+dvt;
  •         end
  •         if C(R(j),R(j+1))>0%如果是负向边
  •             f(R(j),R(j+1))=f(R(j),R(j+1))-dvt;
  •         end
  •     end
  • end
  • f %显示最小费用最大流
  • wf=0;
  • for i=1:n
  •     wf=wf+f(1,i);
  • end
  • wf %显示流量
  • zwf=0;
  • for i=1:n
  •     for j=1:n
  •         zwf=zwf+f(i,j)*B(i,j);
  •     end
  • end
  • zwf %显示费用
    ( [& v5 T6 p4 y* G8 n2 X
3 U0 A, L; x# E3 k5 q
& H9 i/ t+ Y  j6 O0 g+ W: p
Ford.m/ V& f) H- w8 a& z

4 B+ i) i$ N( M6 ~
  • function [minroad,s]=Ford(w)          %注意此文件名一定要为Ford.m
  • %图论最短路的Ford迭代算法
  • %w为邻接矩阵(点与点的关系)
  • n=size(w,1);%记录图中点数
  • %赋初值
  • for i=1:n
  •     p(i)=inf;%V1到Vi的最短路长记为p(i)
  •     s(i)=i;%V1到Vi的最短路中Vi的前一个点记为s(i)
  • end
  • p(1)=0;
  • s(1)=1;
  • while 1
  •     pd=0;
  •     for i=2:n
  •         for j=1:n
  •             if p(i)>p(j)+w(j,i) %如果到i还有更短的路
  •                 p(i)=p(j)+w(j,i);   %修正p(i)
  •                 s(i)=j;             %修正s(i)
  •                 pd=1;
  •             end
  •         end
  •     end
  •     if pd==0            %所有的p(i)都无变化终止循环
  •         break;
  •     end
  • end
  • minroad=p(n);$ K$ J3 f8 \6 D3 U' Q" h

: U; @; ~5 u. s" J. e5 v, V8 g
, \6 Z# m0 a* ^- I! W3 最短路
8 n/ u; p8 G$ @9 ]$ J* z! x* z" n2 U; F' e8 H
3.1 Dijkstra3 t4 M. C- a+ j7 d  }5 ?
5 L, c9 m/ Y4 u- @+ y$ l; I2 l1 c
  • clear all
  • %图论最短路问题的Dijkstra算法
  • %邻接矩阵(点与点的关系)
  • w=[0,2,4,inf,inf,inf,inf;
  •     2,0,inf,3,3,1,inf;
  •     4,inf,0,2,3,1,inf;
  •     inf,3,2,0,inf,inf,1;
  •     inf,3,3,inf,0,inf,3;
  •     inf,1,1,inf,inf,0,4;
  •     inf,inf,inf,1,3,4,0];
  • n=size(w,1);%记录图中点数
  • for i=1:n
  •     l(i)=w(1,i);%为l(v)赋初值
  •     z(i)=1;     %为z(v)赋初值1
  • end
  • s=[];       %s集合
  • s(1)=1;     %s集合的第1个元素为起点
  • u=s(1);
  • k=1;        %k记录集合s中点的数量
  • while k<n   %当集合s未包含所有元素的时候执行循环
  •     for i=1:n  %更新一遍l(v),z(v)
  •         if l(i)>l(u)+w(u,i)
  •             l(i)=l(u);
  •             z(i)=u;
  •         end
  •     end
  •     %找l(i)中最小的v加入s集合
  •     ll=l;
  •     for i=1:n
  •         for j=1:k
  •             if i==s(j)
  •                 ll(i)=inf;%去除掉已经在s集合中的点
  •             end
  •         end
  •     end
  •     [lv,v]=min(ll);%求最小的l(v)
  •     s(k+1)=v;      %加入集合s
  •     u=v;
  •     k=k+1;
  • end
  • fprintf('最短路为:%1d->%1d->%1d->%1d\n',z(z(z(7))),z(z(7)),z(7),7)+ F8 C3 X# |$ _1 a" G- p: o% n0 n* y; _
5 U, h- b/ U! ~/ _

/ _6 ]8 v7 V9 S+ F3 H) G7 d; }/ X7 B' P
3.2 Floyd. F7 c+ j5 }) ]6 x9 \
2 s5 f1 {( L4 R0 O  w+ M
  • clear all
  • %图论最短路问题的Floyd算法
  • %邻接矩阵(点与点的关系)
  • w=[0,2,4,inf,inf,inf,inf;
  •     2,0,inf,3,3,1,inf;
  •     4,inf,0,2,3,1,inf;
  •     inf,3,2,0,inf,inf,1;
  •     inf,3,3,inf,0,inf,3;
  •     inf,1,1,inf,inf,0,4;
  •     inf,inf,inf,1,3,4,0];
  • n=size(w,1);%n记录图中点数
  • D=w;        %D为距离矩阵
  • R=[];       %R为路径矩阵
  • for i=1:n
  •     for j=1:n
  •         R(i,j)=j;   %为R矩阵赋初值
  •     end
  • end
  • for k=1:n
  •     for i=1:n %更新D,R
  •         for j=1:n
  •             if D(i,k)+D(k,j)<D(i,j) %判断是否满足插入条件
  •                 D(i,j)=D(i,k)+D(k,j);
  •                 R(i,j)=k;
  •             end
  •         end
  •     end
  • end
  • D
  • R
    " v) B% B$ r, G8 ^9 B8 O9 |
3 o6 i; ]+ a* o) K; C7 _! p8 l# j

8 t$ e+ L/ ?5 x" `! P/ B4 \3.3 Ford
) D' N2 i/ A( c, j) J1 N  W7 ^$ z$ J. V
  • clear all
  • %图论最短路的Ford迭代算法
  • %邻接矩阵(点与点的关系)
  • w=[0,2,4,inf,inf,inf,inf;
  •     2,0,inf,3,3,1,inf;
  •     4,inf,0,2,3,1,inf;
  •     inf,3,2,0,inf,inf,1;
  •     inf,3,3,inf,0,inf,3;
  •     inf,1,1,inf,inf,0,4;
  •     inf,inf,inf,1,3,4,0];
  • n=size(w,1);%记录图中点数
  • %赋初值
  • for i=1:n
  •     p(i)=inf;%V1到Vi的最短路长记为p(i)
  •     s(i)=i;%V1到Vi的最短路中Vi的前一个点记为s(i)
  • end
  • p(1)=0;
  • s(1)=1;
  • while 1
  •     pd=0;
  •     for i=2:n
  •         for j=1:n
  •             if p(i)>p(j)+w(j,i) %如果到i还有更短的路
  •                 p(i)=p(j)+w(j,i);   %修正p(i)
  •                 s(i)=j;             %修正s(i)
  •                 pd=1;
  •             end
  •         end
  •     end
  •     if pd==0            %所有的p(i)都无变化终止循环
  •         break;
  •     end
  • end
  • p(n)" ~1 q2 c. F. }' l5 G; ]
! u* `$ {) ^, q5 C

7 ?, g2 s3 z. h0 L8 }) M7 T( c" a4 最小生成树' o) f" u5 I' l# A
2 I! g6 }# P! w7 w0 R/ Y
  • clear all
  • %图论最小生成树Kruskal避圈算法(使用时根据题目修改w和n)
  • %w为邻接矩阵
  • w=[0   3   4   7   inf inf inf;
  •     3   0   3   2   4   inf inf;
  •     4   3   0   inf 5   7   inf;
  •     7   2   inf 0   2   inf 6;
  •     inf 4   5   2   0   1   4;
  •     inf inf 7   inf 1   0   2;
  •     inf inf inf 6   4   2   0];
  • n=7;%有七个点
  • k=1;
  • for i=1:n-1
  •     for j=i+1:n
  •         if w(i,j)~=inf
  •             x(1,k)=w(i,j);%记录边
  •             x(2,k)=i;%记录起点
  •             x(3,k)=j;%记录终点
  •             k=k+1;
  •         end
  •     end
  • end
  • k=k-1;%统计边数 k为边数
  • %步骤一
  • %冒泡法给边的大小排序
  • for i=1:k
  •     for j=i+1:k
  •         if x(1,i)>x(1,j)
  •             a=x(1,i);x(1,i)=x(1,j);x(1,j)=a;
  •             a=x(2,i);x(2,i)=x(2,j);x(2,j)=a;
  •             a=x(3,i);x(3,i)=x(3,j);x(3,j)=a;
  •         end
  •     end
  • end
  • %给各点标号赋初值
  • for i=1:n
  •     l(i)=i;
  • end
  • %初始时选e1加入集合E
  • E(1,1)=x(1,1); %E矩阵的第一行记录最小生成树的边长
  • E(2,1)=x(2,1); %E矩阵的第二行记录边的起点
  • E(3,1)=x(3,1); %E矩阵的第三行记录边的终点
  • a=min([l(E(2,1)),l(E(3,1))]);
  • l(E(2,1))=a;l(E(3,1))=a;
  • b=1;%记录E中边数
  • for i=2:k
  •     %步骤四
  •     if b==n-1 %如果树中边数达到n-1
  •         break     %算法终止
  •     end
  •     %步骤二
  •     if l(x(2,i))~=l(x(3,i))  %如果两顶点标号不同
  •         b=b+1;                   %将这条边加入E
  •         E(1,b)=x(1,i);
  •         E(2,b)=x(2,i);
  •         E(3,b)=x(3,i);
  •         %步骤三
  •         for j=1:n                %对于所有顶点
  •             if l(j)==max([l(E(2,b)),l(E(3,b))])%如果该顶点的标号,等于=,新加入边中的顶点标号较大的值
  •                 l(j)=min([l(E(2,b)),l(E(3,b))]);%将其改为较小的那一个以避圈
  •             end
  •         end
  •     end
  • end
  • E! ^0 M7 r) }( A+ U- b$ q$ C$ I  D/ R

3 r: ?" t$ q2 f7 e

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