关于你上面所说的其他算法有哪些，请举例说明

除了在 Matlab 中使用 `graph` 函数和 `addedge` 函数的方法之外，还有一些其他的算法可以将未连通的已知邻接矩阵的网络通过添加边使其变为全联通网络。以下是其中的一些算法：

1. Kruskal 算法

Kruskal 算法是一种经典的最小生成树算法，可以用来将一个无向图变成一个连通图。Kruskal 算法的基本思想是从边集中选取最小的边，并检查这条边的两个端点是否已经被覆盖。如果两个端点已经被覆盖，那么这条边就不能被选取。如果两个端点还没有被覆盖，那么这条边就可以被选取，并将两个端点标记为已覆盖。重复这个过程，直到所有的点都被覆盖。

在 Matlab 中，可以使用 `graph` 函数将邻接矩阵转换为图形对象，然后使用 `minspantree` 函数计算最小生成树。最后，可以使用 `addedge` 函数将最小生成树的所有边添加到原始图形对象中，从而将其变成一个连通图。

A = [0 1 0 0;
     1 0 0 0;
     0 0 0 1;
     0 0 1 0];
G = graph(A);
T = minspantree(G);
G = addedge(G, T.Edges.EndNodes);

2. Prim 算法

Prim 算法也是一种经典的最小生成树算法，可以用来将一个无向图变成一个连通图。与 Kruskal 算法不同的是，Prim 算法是从一个初始点开始，逐步扩展连通区域，直到覆盖所有的点。

在 Matlab 中，可以使用 `graph` 函数将邻接矩阵转换为图形对象，然后使用 `minspantree` 函数计算最小生成树。最后，可以使用 `breadthfirstsearch` 函数从最小生成树的根节点开始进行广度优先搜索，将所有能够到达的节点都标记为已覆盖。重复这个过程，直到所有的点都被覆盖。

A = [0 1 0 0;
     1 0 0 0;
     0 0 0 1;
     0 0 1 0];
G = graph(A);
T = minspantree(G);
covered = false(1, numnodes(G));
covered(T.Edges.EndNodes) = true;
while any(~covered)
    roots = find(~covered, 1);
    Tnew = bfs(G, roots);
    covered(Tnew) = true;
    G = addedge(G, Tnew, T.Edges.Weight);
end

需要注意的是，Kruskal 算法和 Prim 算法都是基于最小生成树的算法，因此对于稠密图来说效果比较好，但是对于稀疏图来说效果可能不太理想。在实际应用中，可以根据实际情况选择合适的算法来解决问题。