clc,clear u(1,2)=1;u(1,3)=1;u(1,4)=2;u(2,3)=1;u(2,5)=2; u(3,5)=1;u(4,3)=3;u(4,5)=3; f(1,2)=1;f(1,3)=0;f(1,4)=1;f(2,3)=0;f(2,5)=1; f(3,5)=1;f(4,3)=1;f(4,5)=0; n=length(u);list=[];maxf(n)=1; while maxf(n)>0 maxf=zeros(1,n);pred=zeros(1,n); list=1;record=list;maxf(1)=inf; %list是未检查邻接点的标号点,record是已标号点 while(~isempty(list))&(maxf(n)==0) flag=list(1);list(1)=[]; label1=find(u(flag,:)-f(flag,:)); label1=setdiff(label1,record); list=union(list,label1); pred(label1)=flag; maxf(label1)=min(maxf(flag),u(flag,label1)... -f(flag,label1)); record=union(record,label1); label2=find(f(:,flag)); label2=label2'; label2=setdiff(label2,record); list=union(list,label2); pred(label2)=-flag; maxf(label2)=min(maxf(flag),f(label2,flag)); record=union(record,label2); end
时间: 2023-12-15 18:04:30 浏览: 37
这段代码是一个最大流算法的实现,用于在一个有向图中找到最大的流量。代码中的变量u表示容量矩阵,f表示流量矩阵。算法的目标是找到从源节点到汇节点的最大流量。
在代码的开始部分,通过给u和f赋值来定义图的容量和初始流量。然后,初始化一些变量,包括节点个数n,未检查邻接点的标号点列表list,已标号点列表record,以及用于记录最大流量的变量maxf。
接下来是一个while循环,其条件是maxf(n)>0。在循环中,首先将maxf设为全零向量,pred设为全零向量,并将起始节点1加入list和record中,并将maxf(1)设为无穷大。
然后,进入一个嵌套的while循环,其条件是list非空且maxf(n)为零。在循环中,首先取出list中的第一个节点flag,并从u(flag,:) - f(flag,:)中找到非零元素的索引label1,排除掉已标号的节点,并将其加入list中。接着,更新pred和maxf。然后,从f(:,flag)中找到非零元素的索引label2,并排除已标号的节点,并将其加入list中。再次更新pred和maxf,并将已标号的节点加入record中。
最后,当最大流量maxf(n)为零时,循环结束。
整个算法的目的是不断更新流量矩阵f,直到找到从源节点到汇节点的最大流量,并将其存储在maxf(n)中。
相关问题
clc,clear,close all x1=[0,0];x2=[18.9875,0]; f = norm(x2 - x1); v1 = (x2 - x1) / f; u = d*v1; x3 = x1 + u; 函数或变量 'd' 无法识别。 出错 Untitled3 (第 5 行) u = d*v1;
很抱歉,我在之前的回答中遗漏了一个变量d的定义。d代表了x3到x1的距离,你需要根据具体情况给d赋值。在你的代码中,你可以在计算u之前先定义d的值。下面是修改后的代码示例:
```matlab
clc, clear, close all
x1 = [0, 0];
x2 = [18.9875, 0];
d = 10; % 假设x3到x1的距离为10,根据实际情况修改该值
f = norm(x2 - x1);
v1 = (x2 - x1) / f;
u = d * v1;
x3 = x1 + u;
disp(x3); % 输出x3的坐标
```
在这个示例中,我假设x3到x1的距离为10。你可以根据你的实际情况修改这个值。运行代码后,将会在命令窗口中输出x3的坐标。希望这次能帮到你!
灰色预测模型GM(2,1)matlab代码
根据引用和引用提供的信息,GM(2,1)的matlab代码如下:
```matlab
clc,clear
x0=[41,49,61,78,96,104];
n=length(x0);
x1=cumsum(x0);
a_x0=diff(x0);
a_x0=[0,a_x0];
for i=2:n
z(i)=0.5*(x1(i)+x1(i-1));
end
B=[-x0(2:end)',-z(2:end)',ones(n-1,1)];
Y=a_x0(2:end)';
u=B\Y;
x=dsolve('D2x+a1*Dx+a2*x=b','x(0)=c1,x(5)=c2');
x=subs(x,{'a1','a2','b','c1','c2'},{u(1),u(2),u(3),x1(1),x1(6)});
yuce=subs(x,'t',0:n-1);
digits(6)
x=vpa(x);
x0_hat=[yuce(1),diff(yuce(1:n-1))];
epsilon=x0-x0_hat;
delta=abs(epsilon./x0);
```
该代码实现了GM(2,1)模型的计算和预测,其中给定的输入数据为x0=[41,49,61,78,96,104]。通过GM(2,1)模型的计算,可以得到预测结果x0_hat,以及预测误差epsilon和误差率delta。
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