matlab根据任务的紧前关系求邻接矩阵代码
时间: 2023-06-11 14:07:43 浏览: 59
下面是一个示例代码,假设我们有一个任务列表task_list和其紧前任务列表pre_list,需要根据紧前关系求邻接矩阵:
```matlab
% 任务列表
task_list = [1, 2, 3, 4, 5];
% 紧前任务列表
pre_list = [0, 0, 1, 2, 3];
% 邻接矩阵
adj_matrix = zeros(length(task_list));
% 根据紧前关系填充邻接矩阵
for i = 1:length(task_list)
for j = 1:length(task_list)
if pre_list(j) == task_list(i)
adj_matrix(i, j) = 1;
end
end
end
% 输出邻接矩阵
adj_matrix
```
在这个示例中,我们先定义了任务列表task_list和紧前任务列表pre_list。然后创建一个全零邻接矩阵adj_matrix,接着根据紧前关系遍历任务列表和紧前任务列表,如果发现紧前任务列表中的某个任务是当前任务的紧前任务,就在邻接矩阵中标记它们之间有一条边。
最后输出邻接矩阵adj_matrix,即可得到相关结果。
相关问题
求邻接矩阵的matlab代码
当然,我可以为你提供一个生成邻接矩阵的简单的 MATLAB 代码。以下是一个示例:
```matlab
% 定义图的节点数量
numNodes = 5;
% 创建一个零矩阵来表示邻接矩阵
adjMatrix = zeros(numNodes);
% 添加边到邻接矩阵
adjMatrix(1, 2) = 1; % 表示节点1和节点2之间有一条边
adjMatrix(2, 3) = 1; % 表示节点2和节点3之间有一条边
adjMatrix(3, 4) = 1; % 表示节点3和节点4之间有一条边
adjMatrix(4, 5) = 1; % 表示节点4和节点5之间有一条边
adjMatrix(5, 1) = 1; % 表示节点5和节点1之间有一条边
% 打印邻接矩阵
disp(adjMatrix);
```
这段代码创建了一个大小为5的零矩阵,并通过赋值来表示图中的边。在这个例子中,我们表示了一个环形图,其中每个节点都与其相邻的节点相连。
请注意,这只是一个简单的示例代码,你可以根据你自己的需求对其进行修改和扩展。希望对你有所帮助!
根据邻接矩阵求有向网络聚集系数matlab代码
以下是根据邻接矩阵求有向网络聚集系数的matlab代码:
```
function ClusteringCoefficient = directedClusteringCoefficient(adjMatrix)
% Calculate the directed clustering coefficient of a network given its adjacency matrix.
% The input adjMatrix is a binary adjacency matrix representing the connections between nodes.
% The output ClusteringCoefficient is a vector of clustering coefficients for each node in the network.
n = size(adjMatrix,1);
ClusteringCoefficient = zeros(n,1);
for i = 1:n
neighbors = find(adjMatrix(i,:)); % find the neighbors of node i
k = length(neighbors);
if k>1 % only consider nodes with at least 2 neighbors
edges = adjMatrix(neighbors,neighbors); % extract the subgraph formed by the neighbors
numTriangles = trace(edges^3)/2; % count the number of triangles in the subgraph
maxTriangles = k*(k-1); % calculate the maximum number of triangles that could be formed
if maxTriangles > 0 % avoid division by zero
ClusteringCoefficient(i) = numTriangles / maxTriangles; % calculate the clustering coefficient of node i
end
end
end
end
```
该代码首先遍历每个节点,找到其邻居节点。然后,对于每个有至少两个邻居的节点,它会提取邻居子图并计算其中三角形的数量。最后,该代码将三角形数量除以最大可能的三角形数量,以获得该节点的聚集系数。最终,该代码将聚集系数存储在一个向量中,并返回该向量作为输出。