基于邻接矩阵构建网络的伪代码写法

以下是基于邻接矩阵构建网络的伪代码写法：

// 创建邻接矩阵
int adjacencyMatrix[V][V]; // V 为节点数量

// 初始化邻接矩阵
for (int i = 0; i < V; i++) {
  for (int j = 0; j < V; j++) {
    adjacencyMatrix[i][j] = 0;
  }
}

// 添加边
adjacencyMatrix[u][v] = weight; // u, v 分别为边的起点和终点，weight 为边的权重

// 遍历节点的邻居
for (int j = 0; j < V; j++) {
  if (adjacencyMatrix[i][j] != 0) {
    // i 的邻居 j 存在于邻接矩阵中
    // 处理节点 i 的邻居 j
  }
}

其中，`V` 表示节点数量，`adjacencyMatrix` 为邻接矩阵，`u` 和 `v` 分别为边的起点和终点，`weight` 表示边的权重。在遍历节点的邻居时，可以根据邻接矩阵中的值来判断节点之间是否有边相连。

相关问题

基于邻接矩阵的故障最小径集matlab代码

以下是基于邻接矩阵的故障最小径集的MATLAB代码示例：

% 输入邻接矩阵A和源点s
% 输出故障最小径集F和F的大小fsize

function [F, fsize] = min_cut_set(A, s)
    % 初始化F为空集合
    F = [];
    fsize = 0;
    % 对每个节点v，计算到源点s的最小割值
    for v = 1:length(A)
        if v ~= s
            [flow, cut] = maxflow(A, s, v);
            if flow < fsize || fsize == 0
                % 如果割值比当前最小值小，或者是第一次计算
                % 更新故障最小径集F和F的大小fsize
                F = cut;
                fsize = flow;
            end
        end
    end
end

其中 `maxflow` 函数实现了最大流算法，可用于计算最小割值。这里的 `cut` 变量表示最小割，即故障最小径集。

基于邻接矩阵的广度优先遍历

基于邻接矩阵的广度优先遍历是一种常用的图遍历算法，用于查找图中的最短路径或者查找特定节点。它的基本思想是：从图中的某一节点开始，按照广度优先的顺序依次遍历所有节点，直到遍历完整个图。在遍历过程中，使用一个队列来存储已经遍历过的节点，以便按照宽度优先的顺序遍历它们的邻居节点。

具体实现过程如下：
1. 从图中任意一个节点开始，将该节点标记为已访问，并将其入队。
2. 取出队首节点，访问它的邻居节点，并将这些邻居节点标记为已访问并入队。
3. 重复步骤2，直到队列为空。

下面是基于邻接矩阵的广度优先遍历的示例代码（假设图中有n个节点）：

void BFS(int node, int n, int** graph) {
    bool* visited = new bool[n];
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        visited[i] = false;
    }
    visited[node] = true;
    queue<int> q;
    q.push(node);
    while (!q.empty()) {
        int curNode = q.front();
        q.pop();
        cout << curNode << " ";
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            if (graph[curNode][i] && !visited[i]) {
                visited[i] = true;
                q.push(i);
            }
        }
    }
    delete[] visited;
}