选取一种拓扑控制算法，编程实现该算法并用图形显示效果。要求有执行算法前后拓扑对比图、链路数量统计对比（拓扑发现算法要显示拓扑最终状态并对节点角色进行标注）。节点数目最少 50 个，随机分布，其他如通信半径、部署区域大小等自行选取。考虑到连通性问题，要求应用拓扑控制的初始网络为全连通网络，即每个节点与其他任意节点至少存在一条链路（可在随机生成节点位置时多试几次或增加节点密度）。

很高兴接受您的编程挑战。根据您的要求，我将使用Python编程语言实现一种拓扑控制算法，并使用matplotlib库来可视化拓扑结构的变化。

我选择了一种基于信任度的拓扑控制算法，该算法根据节点之间的交互来计算它们之间的信任度，并基于信任度来决定是否建立或断开链接。该算法是一种分布式算法，每个节点仅需要知道它与其它节点的直接邻居节点即可。

首先，让我们来生成一个随机的全连通网络。我们可以使用networkx库来生成一个50个节点的随机网络。代码如下：

import networkx as nx
import random

# 生成一个50个节点的随机网络
G = nx.connected_watts_strogatz_graph(50, 4, 0.3)

这里采用了Watts-Strogatz模型来生成一个随机网络。其中，4表示每个节点的平均度数，0.3表示重新连接概率。这个模型可以生成一个具有小世界特性的随机网络，即节点之间的距离比较短，但是网络仍然具有较高的聚集性。

接下来，我们需要为每个节点计算它们之间的信任度。为简单起见，我们假设每个节点只能够感知到它们之间的交互。我们定义信任度为每个节点与其它节点之间交互的次数。代码如下：

# 计算每个节点之间的信任度
trust = {}
for i in G.nodes():
    trust[i] = {}
    for j in G.neighbors(i):
        trust[i][j] = 0

for i in G.nodes():
    for j in G.neighbors(i):
        for k in G.neighbors(j):
            if k != i and not G.has_edge(i, k):
                trust[i][k] += 1

在上述代码中，我们先初始化每个节点之间的信任度为0，并且计算每个节点i与它的邻居节点j之间的交互情况。对于每个节点j的邻居节点k，如果k不是节点i本身并且节点i与节点k之间没有建立链接，那么节点i与节点k之间的信任度就会增加1。

接下来，我们根据信任度来决定是否建立或断开链接。具体来说，如果节点i与节点k之间的信任度超过了一个阈值，那么就会建立链接；如果节点i与节点j之间的信任度低于一个阈值，那么就会断开链接。代码如下：

# 根据信任度来建立或断开链接
threshold = 2
for i in G.nodes():
    for j in G.neighbors(i):
        for k in G.neighbors(j):
            if k != i and not G.has_edge(i, k):
                if trust[i][k] > threshold:
                    G.add_edge(i, k)
                elif trust[i][j] < threshold:
                    G.remove_edge(i, j)

在上述代码中，我们定义了一个信任度的阈值为2。如果节点i与节点k之间的信任度超过了这个阈值，那么就会建立链接；如果节点i与节点j之间的信任度低于这个阈值，那么就会断开链接。

最后，我们可以使用matplotlib库绘制拓扑结构的变化。具体来说，我们可以使用networkx库提供的函数来绘制网络，并且根据节点的角色来对节点进行不同的标注。代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制拓扑结构
pos = nx.spring_layout(G)
nx.draw(G, pos, with_labels=True)

# 对节点进行标注
trustworthy = [i for i in G.nodes() if sum(trust[i].values()) > threshold*len(G.neighbors(i))]
untrustworthy = [i for i in G.nodes() if sum(trust[i].values()) < threshold*len(G.neighbors(i))]
isolated = [i for i in G.nodes() if len(G.neighbors(i)) == 0]

nx.draw_networkx_nodes(G, pos, nodelist=trustworthy, node_color='green')
nx.draw_networkx_nodes(G, pos, nodelist=untrustworthy, node_color='red')
nx.draw_networkx_nodes(G, pos, nodelist=isolated, node_color='black')

plt.show()

在上述代码中，我们首先使用spring_layout函数来计算每个节点的位置，并且使用draw函数绘制网络。然后，我们根据信任度来对节点进行分类，可信节点用绿色标注，不可信节点用红色标注，孤立节点用黑色标注。最后，我们使用show函数将图像显示出来。

下面是完整的代码实现：