matlab 删除数组中的空集合

可以使用`cellfun`函数和`isempty`函数来删除数组中的空集合。

例如，假设有一个包含空集合的单元格数组`A`，可以使用以下代码删除空集合：

A = {[], [1,2], [], [], [3,4]};
A(cellfun(@isempty,A)) = [];

这将删除`A`中的所有空集合，并将结果存储回`A`，得到以下结果：

A = {[1,2], [3,4]}

相关问题

matlab最小生成树算法Prim

### 回答1：
Prim算法是一种用于求解最小生成树的贪心算法，其基本思想是从一个初始点开始，依次加入与当前生成树相邻的边中权值最小的边，直到生成一棵包含所有节点的最小生成树。

以下是用Matlab实现Prim算法的代码：

function [T, cost] = primMST(G)
% Prim算法求解最小生成树
% G: 图的邻接矩阵表示
% T: 最小生成树的邻接矩阵表示
% cost: 最小生成树的权值和

n = size(G, 1);
T = zeros(n, n); % 初始化最小生成树
cost = 0; % 初始化总权值和

% 初始化顶点集合和边集合
V = 1:n;
E = [];
for i = 1:n
    for j = i+1:n
        if G(i, j) ~= 0 % 如果有边
            E = [E; i, j, G(i, j)];
        end
    end
end

u = 1; % 从顶点1开始
while ~isempty(V)
    V(V == u) = []; % 将u从V中删除
    e = E(E(:,1) == u | E(:,2) == u, :); % 找出与u相邻的边
    if ~isempty(e)
        [~, idx] = min(e(:,3)); % 找出权值最小的边
        v = setdiff(e(idx,1:2), u); % 找出u的邻接点v
        T(u, v) = e(idx,3); % 将边加入最小生成树
        T(v, u) = e(idx,3);
        cost = cost + e(idx,3); % 更新总权值和
        u = v; % 将v设为下一个起始点
    end
end

该算法的时间复杂度为O(n^2)，其中n为节点数。

### 回答2：
Prim算法是一种用于求解最小生成树的贪心算法。该算法的基本思想是从图中选取一个节点作为初始节点，然后逐步扩展生成树，直到覆盖所有节点为止。

具体步骤如下：
1. 选取任意一个节点作为初始节点，将其加入生成树中。
2. 找到与生成树相连的边中权值最小的边，并将相连节点加入生成树中。
3. 重复上述步骤，直到所有节点都被加入生成树为止。

在实现Prim算法时，需要定义一个数组来记录节点是否已经加入生成树以及与节点相连的边的权值。在每次迭代中，通过比较边权值的大小来确定下一个要加入生成树的节点，直到所有节点都被加入为止。

使用Matlab实现Prim算法时，可以借助矩阵和数组的数据结构，以及循环和条件语句等基本操作。可以通过使用Matlab中的图或稀疏矩阵等数据结构来表示图，并根据算法步骤对图进行遍历和操作。具体实现代码如下：

function MST = Prim(graph)
% graph为输入的图，以邻接矩阵的形式表示
n = size(graph, 1);
MST = zeros(n); % 初始化生成树
visited = zeros(1, n); % 记录节点是否已经加入生成树
visited(1) = 1; % 选取节点1作为初始节点

while sum(visited) < n % 当所有节点都加入生成树后停止循环
    minWeight = inf;
    minIndex = 0;
    for i = 1:n
        if visited(i) == 1
            edges = graph(i, :);
            for j = 1:n
                if visited(j) == 0 && edges(j) < minWeight
                    minWeight = edges(j);
                    minIndex = j;
                end
            end
        end
    end
    MST(minIndex) = minWeight; % 将与生成树相连的边加入生成树
    visited(minIndex) = 1; % 将节点加入生成树
end
end

以上代码就是Matlab实现Prim算法的示例。其中graph为输入的邻接矩阵表示的图，MST为输出的最小生成树。

### 回答3：
Prim算法是一种用于求解最小生成树问题的经典算法，它适用于有权图中的顶点集合，通过不断选取边权最小的顶点，来生成最小生成树。

在Prim算法中，首先选择任意一个顶点作为起始点，然后以该点为基础进行扩展，不断添加与已选取的顶点相连且具有最小权值的边。接着，从已选取的顶点中选择出当前权值最小的顶点，并将其与其它未选取的顶点连接起来。重复以上过程，直到所有顶点都被选取为止。

具体的实现步骤如下：
1. 创建一个集合T，用于存放已经加入最小生成树的顶点。
2. 初始化集合T为空，选择任意一个顶点作为起始点，并将其加入集合T。
3. 对于T中已经加入的顶点，从它们的邻接边中选择权值最小的边，并将其连接的顶点加入集合T。
4. 重复步骤3，直到集合T中包含了所有顶点。
5. 输出最小生成树。

在MATLAB中，可以通过以下代码实现Prim算法：

function [MST, totalCost] = prim(adjMatrix)
    n = size(adjMatrix, 1); % 图的顶点数
    dist = Inf(1, n); % 用于存放每个顶点到生成树的最小距离
    prev = zeros(1, n); % 用于存放每个顶点的前驱顶点
    selected = false(1, n); % 用于记录顶点是否已经被选择
    MST = zeros(n-1, 2); % 用于存放最小生成树的边
    totalCost = 0; % 最小生成树的总权值
    
    % 选择起始点
    dist(1) = 0;
    
    for i = 1:n-1
        u = findMinDist(dist, selected); % 选择当前距离最小的顶点
        selected(u) = true; 
        
        % 更新相邻顶点的距离与前驱顶点
        for v = 1:n
            if(adjMatrix(u, v) ~= 0 && selected(v) == false && adjMatrix(u, v) < dist(v))
                prev(v) = u;
                dist(v) = adjMatrix(u, v);
            end
        end
    end
    
    % 构造最小生成树
    index = 1;
    for i = 2:n
        MST(index, 1) = prev(i);
        MST(index, 2) = i;
        totalCost = totalCost + adjMatrix(prev(i), i);
        index = index + 1;
    end
end

function u = findMinDist(dist, selected)
    % 找到当前距离最小的顶点
    minDist = Inf;
    u = -1;
    for i = 1:length(dist)
        if(selected(i) == false && dist(i) < minDist)
            minDist = dist(i);
            u = i;
        end
    end
end

上述代码中，通过邻接矩阵adjMatrix来表示图的边集合。函数prim中的参数adjMatrix是一个n*n的邻接矩阵，其中adjMatrix(i,j)表示顶点i与顶点j之间的权值。函数返回值MST表示最小生成树的边集合，totalCost表示最小生成树的总权值。

使用Prim算法可以求解带有权值的图的最小生成树，它的时间复杂度为O(n^2)。

希望以上回答能对您有所帮助！

matlab实现对香农编码的译码

以下是 Matlab 实现对香农编码的译码的示例代码：

function decoded = shannon_decode(encoded, symbols, probs)
% 输入参数：
% encoded：香农编码的二进制序列（字符串类型）
% symbols：被编码的符号集合（cell 类型）
% probs：被编码的符号对应的概率（数组类型）
% 输出参数：
% decoded：解码后的符号序列（cell 类型）

% 将编码和符号对应起来，生成一个哈希表
table = containers.Map(symbols, encoded);

% 初始化解码结果
decoded = cell(length(encoded), 1);

% 逐个字符进行解码
code = "";
for i = 1:length(encoded)
    % 加入一个新字符
    code = code + encoded(i);
    % 在哈希表中查找是否存在对应的符号
    symbol = find(strcmp(encoded, table.values));
    if ~isempty(symbol)
        % 找到对应符号，将其添加到解码结果中
        decoded{i} = symbol;
        % 将已解码的编码串从哈希表中删除
        table.remove(symbol);
        % 将编码串清空，开始下一轮解码
        code = "";
    end
end

这段代码的实现思路是先将编码和符号对应起来，生成一个哈希表。然后从头到尾逐个字符进行解码，每加入一个新字符就在哈希表中查找是否存在对应的符号，如果找到了，就将符号添加到解码结果中，同时从哈希表中删除已解码的编码串，并将编码串清空，开始下一轮解码。