% 节点数 N = 100; % 边数 M = 300; % 节点状态，1表示正面态度，-1表示负面态度 state = ones(N, 1); % 邻接矩阵 A = zeros(N, N); % 随机生成边 for i = 1:M x = randi(N); y = randi(N); if x ~= y A(x, y) = 1; A(y, x) = 1; end end % 模拟舆情传播 for t = 1:100 % 随机选取一个节点进行状态更新 i = randi(N); % 计算节点i的邻居节点的平均态度 average_state = sum(A(i, :) .* state') / sum(A(i, :)); % 更新节点i的态度 if average_state > 0 state(i) = 1; else state(i) = -1; end end % 统计正面态度节点和负面态度节点数目 pos_num = sum(state == 1); neg_num = sum(state == -1); % 绘图展示 figure; subplot(1, 2, 1); gplot(A, [rand(N,1),rand(N,1)], '_*'); title('网络结构'); subplot(1, 2, 2); bar([pos_num, neg_num]); title('正面态度和负面态度节点数目');

这段代码是一个简单的模拟舆情传播的例子，主要包括以下几个步骤：

1. 初始化节点状态和邻接矩阵。节点数为N，初始状态都为1（即正面态度），邻接矩阵A为N×N的零矩阵。

2. 随机生成边。生成M条边，保证任意两个节点之间只有一条边。

3. 模拟舆情传播。重复执行100次，每次随机选择一个节点i，计算其邻居节点的平均态度，如果大于0，则节点i的状态为1，否则为-1。

4. 统计正面态度和负面态度节点数目。计算所有节点中状态为1和-1的个数。

5. 绘图展示。绘制网络结构和正面态度和负面态度节点数目的柱状图。

该例子简单直观地展示了舆情传播的过程，可以帮助理解社交网络中信息传播的规律和机制。

相关问题

data = dlmread('39节点.txt'); %读取数据 n =data(1,1); %节点数 m =data(1,2); %支路数 z = find(data(:, 1) == 0); %寻找数据分隔标志0

这段代码的作用是读取名为“39节点.txt”的数据文件，并将其中的数据存储到名为“data”的矩阵中。其中，第一行数据表示节点数和支路数，通过“data(1,1)”和“data(1,2)”分别获取节点数和支路数。而“find(data(:,1) == 0)”则是寻找数据中的分隔标志0所在的行数，这个分隔标志0一般用于标识数据的不同部分。

已知一棵哈系树的叶节点树n=2^m（m>=1）求数据项Dk的完整性验证路径的集合元素个数

首先，哈希树是一种将数据分块并递归哈希的树形数据结构。在哈希树中，每个非叶节点的哈希值都是它的子节点哈希值的哈希值。根节点的哈希值就是整个数据的哈希值。

对于一个叶节点Dk，它的完整性验证路径就是从它到根节点的路径上的所有节点。因为哈希树的性质，如果Dk的哈希值被篡改了，那么它的祖先节点的哈希值也会被篡改。因此，完整性验证路径可以用于验证数据是否被篡改。

假设哈希树的高度为h，因为n=2^m，所以h=m+1。对于叶节点Dk，它的完整性验证路径的长度为h，即从Dk到根节点的路径上有h个节点。因此，完整性验证路径的集合元素个数为h，即m+1。

综上所述，对于一棵哈希树，叶节点数为n=2^m时，每个叶节点的完整性验证路径的集合元素个数为m+1。