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。

clear all clc close all A=xlsread('线路用邻接矩阵.xlsx'); [m,n]=size(A); for i=1:1:m for j=1:1:n if isnan(A(i,j)) A(i,j)=inf; end end end B=inf*ones(81,1); AB=[B,A]; x7=AB;

这段代码的功能是读取Excel文件中的邻接矩阵数据，并将缺失值替换为正无穷。然后将一个大小为81x1的全为正无穷的列向量B，与邻接矩阵A拼接在一起，得到新的矩阵x7。

接下来，我将对代码进行分析：

1. `clear all`：清除所有变量。

2. `clc`：清除命令行窗口中的内容。

3. `close all`：关闭所有打开的图形窗口。

4. `A=xlsread('线路用邻接矩阵.xlsx')`：使用`xlsread`函数从名为'线路用邻接矩阵.xlsx'的Excel文件中读取数据，并将数据存储在变量A中。

5. `[m,n]=size(A)`：使用`size`函数获取矩阵A的行数和列数，并将结果分别存储在变量m和n中。

6. 遍历矩阵A并替换缺失值：使用双重循环遍历矩阵A的每个元素，如果元素是NaN（缺失值），则将其替换为正无穷。

7. `B=inf*ones(81,1)`：创建一个大小为81x1的列向量B，所有元素均为正无穷。

8. `AB=[B,A]`：将列向量B与邻接矩阵A按列拼接在一起，得到一个新的矩阵AB。

9. `x7=AB`：将新的矩阵AB赋值给变量x7。

通过这段代码，可以将Excel文件中的邻接矩阵数据读取并处理，确保所有缺失值都被替换为正无穷。最后，将处理后的矩阵与一个全为正无穷的列向量进行拼接，得到新的矩阵x7。