有向图的邻接矩阵代码matlab求出度

在MATLAB中，有向图的邻接矩阵是一个表示图中顶点之间边连接关系的二维数组。如果你想计算每个顶点（行或列）的入度（即指向该顶点的边的数量），可以按照以下步骤操作：

% 假设你的邻接矩阵名为adjMatrix，其中非零元素代表边的存在

% 初始化所有节点的入度为0
degrees = zeros(size(adjMatrix, 1), 1);

% 遍历每一条边，对终点的入度加1
for i = 1:size(adjMatrix, 1)
    for j = 1:size(adjMatrix, 2)
        if ~isempty(adjMatrix(i, j)) % 如果不是空值（表示存在边）
            degrees(j) = degrees(j) + 1; % 更新目标顶点的入度
        end
    end
end

% 结果存储在degrees变量中，这是一个包含各个顶点入度的向量

相关问题

有向图的出度中心度matlab代码

以下是使用Matlab计算有向图出度中心度的代码示例：

% 构建邻接矩阵
A = [0 1 0 0; 0 0 1 1; 0 1 0 1; 1 0 0 0];

% 计算节点数
n = size(A, 1);

% 初始化出度中心度向量
odc = zeros(n, 1);

% 计算每个节点的出度中心度
for i = 1:n
    odc(i) = sum(A(i,:)) / (n-1);
end

% 输出结果
disp(odc);

在这个例子中，我们构建了一个邻接矩阵A，计算了每个节点的出度中心度，并将结果存储在向量odc中。在计算过程中，我们使用了邻接矩阵的每行进行计算，即每个节点的出度数除以总节点数减1（因为节点不可能与自己相连）。最后，我们打印出结果以供参考。

有向邻接矩阵的度和度中心性求解，matlab代码

在MATLAB中，你可以使用`graph`函数来创建图结构，然后利用内置的工具来计算有向图中的节点（顶点）度以及度中心性。这里我们将分别介绍如何计算度和度中心性。

首先，我们需要定义一个有向邻接矩阵。假设我们有一个名为`adjMatrix`的二维数组，其中`adjMatrix(i,j) = 1`表示从节点i到节点j有一条边：

% 假设 adjMatrix 是一个稀疏或稠密的有向邻接矩阵
adjMatrix = ...; % 请提供实际的矩阵数据

% 创建图
G = graph(adjMatrix, 'Directed'); % 'Directed' 表示这是有向图

**1. 计算度（Degree）**

节点的度是指其出度（有多少条指向它的边）加上入度（有多少条来自它的边）。对于有向图，这可以分为两种类型：in-degree 和 out-degree。

% 出度和入度
outDegree = degree(G, 'out');
inDegree = degree(G, 'in');

% 总度
totalDegree = sum(G.Edges.Weight, 'omitnan'); % 如果边没有权重，默认为1

**2. 度中心性（Degree Centrality）**

常见的度中心性包括度中心性和资源获取度中心性。我们可以使用`centrality`函数来计算：

- **度中心性（Degree centrality）**

degreeCentrality = centrality(G, 'degree', 'normalized'); % 归一化后的度中心性

- **资源获取度中心性（Resource_allocation_centrality）**

resourceCentrality = centrality(G, 'resourceallocation', 'normalized'); % 同样是归一化的

这里`'normalized'`参数用于确保结果在0到1之间，如果不需要归一化，则省略。

**相关问题--:**
1. 如何查看特定节点的度信息？
2. 度中心性算法有哪些其他变种？
3. 怎么处理非数值型的边权重？
4. 如何根据度中心性对节点进行排序？