G = {1: {2,3,7}, 2: {1,3}, 3: {1,2,4,7}, 4: {3,5,6}, 5: {4,6}, 6: {4,5,7}, 7: {1,3,6}}

时间: 2023-10-13 15:10:56 浏览: 36
This is an undirected graph with 7 vertices and the following edge sets: - vertex 1 is adjacent to vertices 2, 3, and 7 - vertex 2 is adjacent to vertices 1 and 3 - vertex 3 is adjacent to vertices 1, 2, 4, and 7 - vertex 4 is adjacent to vertices 3, 5, and 6 - vertex 5 is adjacent to vertices 4 and 6 - vertex 6 is adjacent to vertices 4, 5, and 7 - vertex 7 is adjacent to vertices 1, 3, and 6 Visually, the graph can be represented as: ``` 1 -- 2 |\ | | \ | | \ | | \ | 7 -- 3 -- 4 -- 5 | | | | 6 --+ ```
相关问题

优化下列代码:a=float(input()) b=float(input()) c=float(input()) d=float(input()) e=float(input()) f=float(input()) g=float(input()) h=float(input()) i=float(input()) j=float(input()) k=float(input()) if a<=b: print(1) elif b<a<=c: print(2) elif c<a<=d: print(3) elif d<a<=e: print(4) elif e<a<=f: print(5) elif f<a<=g: print(6) elif g<a<=h: print(7) elif h<a<=i: print(8) elif i<a<=j: print(9) elif j<a<=k: print(10) else: print("GOOD")

可以使用列表和循环来优化这段代码,如下所示: lst = [] for i in range(11): lst.append(float(input())) a = float(input()) for i in range(1, 11): if lst[i-1] < a <= lst[i]: print(i) break else: print("GOOD") 这样可以避免重复的代码和变量,使代码更加简洁和易于维护。

clear all; N = 12; SEQ_LENGTH = 100; G(SEQ_LENGTH) = 0; for n = 1 : SEQ_LENGTH for t = 1 : N G(n) = G(n) + R(N * (n - 1) + t); end end G = G - 6; figure(3); plot(G); figure(4); hist(G); 分析程序,并说明各个变量

这段程序是用MATLAB编写的,主要目的是对一组长度为N的随机数据进行处理并进行分析。下面是对各个变量的解释: 1. `clear all;`:这行代码用于清除MATLAB工作区中的所有变量和函数,以确保程序从一个干净的状态开始执行。 2. `N = 12;`:变量N表示数据的长度,这里被设置为12。 3. `SEQ_LENGTH = 100;`:变量SEQ_LENGTH表示序列的长度,这里被设置为100。 4. `G(SEQ_LENGTH) = 0;`:创建一个名为G的数组,长度为SEQ_LENGTH,初始值为0。 5. `for n = 1 : SEQ_LENGTH`:for循环用于迭代n的值从1到SEQ_LENGTH。 6. `for t = 1 : N`:嵌套的for循环用于迭代t的值从1到N。 7. `G(n) = G(n) + R(N * (n - 1) + t);`:将每个G(n)的值更新为原值加上R(N * (n - 1) + t)。R是一个未定义的变量,可能是指随机数数组。 8. `end`:结束内层for循环。 9. `end`:结束外层for循环。 10. `G = G - 6;`:将数组G中的每个元素减去6。 11. `figure(3);`:创建一个图形窗口,编号为3。 12. `plot(G);`:绘制数组G的图表。 13. `figure(4);`:创建一个图形窗口,编号为4。 14. `hist(G);`:绘制数组G的直方图。 总体而言,该程序的目的是计算给定随机数据的G(n)值,并进行可视化分析,包括绘制G的图表和直方图。

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% 导入9张待复原的图片 img1 = imread('C:\Users\zhong\Desktop\题1\IMG_1192.JPEG'); img2 = imread('C:\Users\zhong\Desktop\题1\IMG_1193.JPEG'); img3 = imread('C:\Users\zhong\Desktop\题1\IMG_1194.JPEG'); img4 = imread('C:\Users\zhong\Desktop\题1\IMG_1195.JPEG'); img5 = imread('C:\Users\zhong\Desktop\题1\IMG_1196.JPEG'); img6 = imread('C:\Users\zhong\Desktop\题1\IMG_1197.JPEG'); img7 = imread('C:\Users\zhong\Desktop\题1\IMG_1198.JPEG'); img8 = imread('C:\Users\zhong\Desktop\题1\IMG_1199.JPEG'); img9 = imread('C:\Users\zhong\Desktop\题1\IMG_1200.JPEG'); % 将图片存储在一个单元数组中 smallImages = {img1, img2, img3, img4, img5, img6, img7, img8, img9}; % 初始化结果大图 resultSize = size(img1) * 3; % 假设结果大图为3x3的网格 resultImage = uint8(zeros(resultSize)); % 对每张图片进行边缘检测 edgeImages = cell(1, 9); for i = 1:9 grayImage = rgb2gray(smallImages{i}); edgeImage = edge(grayImage, 'Canny'); % 使用Canny算子进行边缘检测 edgeImages{i} = edgeImage; end % 计算边缘相似度矩阵 similarityMatrix = zeros(9, 9); for i = 1:9 for j = 1:9 similarityMatrix(i, j) = calculateSimilarity(edgeImages{i}, edgeImages{j}); end end % 构建最小生成树 G = graph(similarityMatrix); mst = minspantree(G); %创建一个大小为300x300的大图像 resultSize = [300 300]; resultImage = zeros(resultSize(1), resultSize(2), 3); % 每行显示3张小图像 for row = 1:3 for col = 1:3 % 计算小图像在大图像中的位置 startIndex = (col-1) * resultSize(2)/3 + 1; endIndex = col * resultSize(2)/3; % 将 smallImages{(row-1)*3+col} 图像复制到对应位置 resultImage((row-1)resultSize(1)/3+1:rowresultSize(1)/3, startIndex:endIndex, :) = smallImages{(row-1)*3+col}; end end % 显示结果图像 imshow(resultImage); % 计算边缘相似度的函数(这里仅示意,实际可根据需要进行修改) function similarity = calculateSimilarity(edgeImage1, edgeImage2) similarity = sum(edgeImage1(:) == edgeImage2(:)) / numel(edgeImage1); end为什么生成图片空白,如何解决

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