加一些代码让这段代码过程可视化% 构建无线传感器网络拓扑图（以邻接矩阵形式表示） adjacencyMatrix = [0 1 1 0 0; 1 0 1 1 0; 1 1 0 0 1; 0 1 0 0 1; 0 0 1 1 0]; numNodes = size(adjacencyMatrix, 1); % 节点数量 % 计算出度矩阵 outDegreeMatrix = diag(sum(adjacencyMatrix, 2)); % 计算转移矩阵 transitionMatrix = outDegreeMatrix \ adjacencyMatrix; % 初始化PageRank向量 pageRank = ones(numNodes, 1) / numNodes; % 迭代计算PageRank maxIterations = 100; % 最大迭代次数 dampingFactor = 0.85; % 阻尼系数 for iteration = 1:maxIterations pageRank = dampingFactor * transitionMatrix * pageRank + (1 - dampingFactor) / numNodes; end % 对节点按PageRank值进行排序 [sortedPageRank, sortedNodes] = sort(pageRank, 'descend'); % 输出结果 disp('节点 PageRank值'); for i = 1:numNodes fprintf('%5d\t%9.2f\n', sortedNodes(i), sortedPageRank(i)); end

以下是一个将PageRank算法过程可视化的修改后的代码：

% 构建无线传感器网络拓扑图（以邻接矩阵形式表示）
adjacencyMatrix = [0 1 1 0 0;
                   1 0 1 1 0;
                   1 1 0 0 1;
                   0 1 0 0 1;
                   0 0 1 1 0];

numNodes = size(adjacencyMatrix, 1); % 节点数量

% 计算出度矩阵
outDegreeMatrix = diag(sum(adjacencyMatrix, 2));

% 计算转移矩阵
transitionMatrix = outDegreeMatrix \ adjacencyMatrix;

% 初始化PageRank向量
pageRank = ones(numNodes, 1) / numNodes;

% 创建图形对象
figure;
h = plot(graph(adjacencyMatrix), 'NodeColor', 'w', 'EdgeColor', 'k');

% 迭代计算PageRank
maxIterations = 100; % 最大迭代次数
dampingFactor = 0.85; % 阻尼系数
for iteration = 1:maxIterations
    % 更新PageRank值
    pageRankNew = dampingFactor * transitionMatrix * pageRank + (1 - dampingFactor) / numNodes;
    
    % 可视化过程：更新节点大小
    nodeSizes = pageRankNew * 1000;
    h.NodeSize = nodeSizes;
    
    % 可视化过程：更新节点颜色
    [~, sortedNodes] = sort(pageRankNew, 'descend');
    h.NodeColor = [h.NodeColor(sortedNodes, :); zeros(numNodes - length(sortedNodes), 3)]; % 更新节点颜色
    
    % 更新PageRank向量
    pageRank = pageRankNew;
    
    % 暂停一段时间，以便观察过程
    pause(0.5);
end

% 对节点按PageRank值进行排序
[sortedPageRank, sortedNodes] = sort(pageRank, 'descend');

% 输出结果
disp('节点  PageRank值');
for i = 1:numNodes
    fprintf('%5d\t%9.2f\n', sortedNodes(i), sortedPageRank(i));
end

这段代码在迭代计算PageRank值的过程中，通过更新节点的大小和颜色来可视化过程。每次迭代时，根据最新的PageRank值更新节点的大小，并根据PageRank值从大到小对节点进行排序，然后更新节点的颜色。通过调用 `pause(0.5)` 函数来暂停0.5秒，以便观察可视化过程。最终，输出排序后的节点和对应的PageRank值。

请注意，这仅是一个简单的示例代码，可能需要根据具体情况进行适当的修改和扩展，以满足你的需求。