输入邻接矩阵A,并运行以下代码得出结果：function M=dgraf(A) n=size(A,1) ; M=eye(n); for i=1:n M=M+A^i; end M(M~=0)=1; M; end

根据你提供的代码，这是一个 MATLAB 函数，用于计算给定邻接矩阵 A 的有向图的传递闭包。具体地说，它会计算 A 的幂和，从 1 到 n，然后将结果中所有非零元素设置为 1，最后返回传递闭包矩阵 M。

对于输入邻接矩阵 A，函数首先获取其大小 n，然后初始化 M 为单位矩阵。在循环中，对于每个 i，M 都会加上 A 的 i 次幂，这相当于将从每个节点可以到达的所有节点都标记为可达。最后，函数设置所有非零元素为 1，以确保传递闭包矩阵 M 中的所有元素都表示可达性。

需要注意的是，由于该函数使用了幂和算法，因此对于大型邻接矩阵，它可能会需要较长的计算时间和内存空间。此外，该函数仅适用于有向图，对于无向图，需要使用不同的算法来计算传递闭包。

相关问题

function M=dgraf(A) n=size(A,1) ; M=eye(n); for i=1:n M=M+A^i; end M(M~=0)=1; % 将不为0 的元素变为1 M; end

这是一个 MATLAB 的 function，用于计算给定有向图的可达矩阵。下面是代码的解释：

function M = dgraf(A)
% 输入参数 A 表示有向图的邻接矩阵
% 输出参数 M 表示有向图的可达矩阵

n = size(A, 1); % 节点数
M = eye(n); % 初始化可达矩阵为单位矩阵
for i = 1:n
    M = M + A^i; % 计算可达矩阵
end
M(M ~= 0) = 1; % 将不为0的元素设为1
end

在这个 function 中，我们首先读入输入参数 A，即有向图的邻接矩阵。然后，我们初始化可达矩阵 M 为单位矩阵，并利用 for 循环计算出 M 的每一阶幂，即 M = I + A + A^2 + ... + A^n。最后，我们将 M 中所有非零元素设为 1，即 M(M ~= 0) = 1，得到最终的可达矩阵 M。

需要注意的是，这个 function 的计算方法比较简单，只适用于节点数较小的有向图。如果节点数较大，计算量会变得非常大，可能会导致计算时间过长或者内存溢出等问题。因此，在实际应用中，需要根据具体情况选择更加高效的算法和数据结构。

MATLAB写出邻接矩阵A并用function计算出可达矩阵M

好的，以下是一个基于 function 的 MATLAB 代码示例，用于计算给定有向图的可达矩阵：

% 假设有一个有向图，其边集为 edges，
% 节点数为 n，请编写一个 function，用于计算该图的可达矩阵

function M = compute_reachable_matrix(n, edges)
    % 构造邻接矩阵 A
    A = zeros(n);
    for i = 1:size(edges, 1)
        A(edges(i, 1), edges(i, 2)) = 1;
    end

    % 初始化可达矩阵 M 为 A
    M = A;

    % 计算可达矩阵 M
    while true
        M_new = M + M * A;
        if isequal(M_new, M)
            break;
        end
        M = M_new;
        M(M ~= 0) = 1;
    end
end

这个 function 接受两个参数：节点数 n 和边集 edges。其中，edges 是一个 m x 2 的矩阵，每一行表示一条有向边，第一列为起始节点，第二列为终止节点。该 function 的实现方法与前面的代码示例类似，只是将计算可达矩阵的部分封装成了一个 function，并将邻接矩阵 A 的构造放在了函数内部。