W=input('this program is about MST,please input the weight matrix W=') %W=[0 13 51 77 68 50;13 0 60 70 67 59;51 60 0 57 36 2;77 70 57 0 20 55;68 67 36 20 0 34;50 59 2 55 34 0]; [i,j,s]=find(W); ss=[i';j';s']; dg=sparse(ss(1,:),ss(2,:),ss(3,:)); DG=triu(dg); UG=tril(DG+DG') view(biograph(UG,[],'ShowArrows','off','ShowWeights','on')) [ST,pred]=graphminspantree(UG) view(biograph(ST,[],'ShowArrows','off','ShowWeights','on')) MSTValue=sum(sum(full(ST))) ST结果是什么

时间: 2023-06-17 22:03:59 浏览: 71
这段代码实现了最小生成树（MST）的算法，首先从用户处输入了一个权重矩阵 W，然后使用稀疏矩阵的方式存储，并将其转化为无向图的邻接矩阵 UG，使用 biograph 函数可视化出图像。接着使用 graphminspantree 函数计算出最小生成树 ST 和前驱节点 pred，使用 biograph 函数可视化出最小生成树的图像，并计算出最小生成树的权重 MSTValue。因此，ST结果是最小生成树的邻接矩阵。
相关问题

请解释：Implemented based on the k-MST algorithm, this heuristic approach aims to maximize the deduplication ratio and data service rate based on data popularity.

这话是在描述一个基于 k-MST 算法的启发式方法。这个方法的目标是基于数据的普及度，最大化去重比率和数据服务速率。具体来说，k-MST 算法是一种求解最小生成树的算法，它可以在一个带权图中找到一棵包含所有节点且边权和最小的生成树。在这个启发式方法中，该算法被用来构建一个网络拓扑结构，以便在数据传输时最大化数据的去重比率并提高数据服务速率，从而优化系统性能。

W=input('thisprogramisaboutMST,pleaseinputtheweightmatrixW=')[i,j,s]=find(W);ss=[i';j';s'];dg=sparse(ss(1,:),ss(2,:),ss(3,:));DG=triu(dg);UG=tril(DG+DG')view(biograph(UG,[],'ShowArrows','off','ShowWeights','on'))[ST,pred]=graphminspantree(UG)view(biograph(ST,[],'ShowArrows','off','ShowWeights','on'))MSTValue=sum(sum(full(ST)))S解释代码

这段代码实现了最小生成树算法（Minimum Spanning Tree，MST）的计算。输入的是一个权重矩阵W，表示一个带权重的无向图。代码首先使用find函数将矩阵W转化成三元组(i,j,s)，其中i和j分别表示边的起点和终点，s表示边的权重。然后使用sparse函数将三元组转化成稀疏矩阵dg，再使用triu函数将dg转化成上三角矩阵DG，再使用tril函数将DG转化成下三角矩阵UG。最后使用graphminspantree函数计算UG的最小生成树ST和前驱节点pred，再使用full函数将ST转化成完整矩阵进行计算MSTValue，即最小生成树的权重和。最后使用biograph函数将最小生成树以图形化的方式展示出来。

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usb-tools.rar_JT1188 mst USB_Mst chip program_msd_mst_mst u

mst方案芯片升级USB工具，内包含整个ORCAD原理图及PADS原理图及零件BOM清单，有需要的可以下载参考。

优化下列代码from collections import defaultdict class Graph: def __init__(self, vertices): self.V = vertices self.graph = [] def add_edge(self, u, v, w): self.graph.append([u, v, w]) def find(self, parent, i): if parent[i] == i: return i return self.find(parent, parent[i]) def union(self, parent, rank, x, y): xroot = self.find(parent, x) yroot = self.find(parent, y) if rank[xroot] < rank[yroot]: parent[xroot] = yroot elif rank[xroot] > rank[yroot]: parent[yroot] = xroot else: parent[yroot] = xroot rank[xroot] += 1 def kruskal_mst(self): result = [] i = 0 e = 0 self.graph = sorted(self.graph, key=lambda item: item[2]) parent = [] rank = [] for node in range(self.V): parent.append(node) rank.append(0) while e < self.V - 1: u, v, w = self.graph[i] i = i + 1 x = self.find(parent, u) y = self.find(parent, v) if x != y: e = e + 1 result.append([u, v, w]) self.union(parent, rank, x, y) print("Following are the edges in the constructed MST") for u, v, weight in result: print("{0} - {1}: {2}".format(u, v, weight)) g = Graph(5) g.add_edge(0, 1, 10) g.add_edge(0, 2, 6) g.add_edge(0, 3, 5) g.add_edge(1, 3, 15) g.add_edge(2, 3, 4) g.kruskal_mst()

以下是对代码的优化建议： 1. 将图的边列表存储为 defaultdict(list) 对象...print("Following are the edges in the constructed MST") for u, v, weight in mst: print("{0} - {1}: {2}".format(u, v, weight))

修改一下该代码中的错误function [s1, s2] = repair_roads(data_file, pos_sheet, road_sheet, centers) % 检查输入参数是否合法 if nargin < 4 error('输入参数不足！'); end % 读取数据 position = xlsread(data_file, pos_sheet); roads = xlsread(data_file, road_sheet); % 计算各村庄之间的距离 n = size(position, 1); dist = pdist2(position, position); % 构建边集合 edges = []; for i = 1:n for j = i+1:n if roads[i,j] == 1 edges = [edges; i j dist(i,j)]; end end end % Kruskal算法求解最小生成树 edges = sortrows(edges, 3); parent = (1:n)'; rank = ones(n, 1); mst = []; for i = 1:size(edges,1) u = edges(i,1); v = edges(i,2); w = edges(i,3); pu = find(parent==u); pv = find(parent==v); if pu ~= pv mst = [mst; u v w]; if rank(pu) < rank(pv) parent(pu) = pv; elseif rank(pu) > rank(pv) parent(pv) = pu; else parent(pu) = pv; rank(pv) = rank(pv) + 1; end end end % 计算总距离S1 s1 = sum(min(dist(:,centers), [], 2)); % 计算维修道路总里程S2 is_center = ismember(1:n, centers); s2 = sum(mst(is_center(mst(:,1)) | is_center(mst(:,2)), 3)); % 绘制图形 colors = ['r', 'g', 'b']; figure; hold on; for i = 1:size(mst,1) u = mst(i,1); v = mst(i,2); w = mst(i,3); plot([position(u,1) position(v,1)], [position(u,2) position(v,2)], 'k'); end for i = 1:length(centers) plot(position(centers(i),1), position(centers(i),2), 'o', 'MarkerFaceColor', colors(i)); end for i = 1:n d = dist(i,centers); [~,c] = min(d); plot([position(i,1) position(centers(c),1)], [position(i,2) position(centers(c),2)], colors(c)); end hold off; % 输出结果 disp(['总距离S1：' num2str(s1)]); disp(['维修道路总里程S2：' num2str(s2)]); end

s2 = sum(mst(is_center(mst(:,1)) | is_center(mst(:,2)), 3)); % 绘制图形 colors = ['r', 'g', 'b']; figure; hold on; for i = 1:size(mst,1) u = mst(i,1); v = mst(i,2); w = mst(i,3); plot([position(u...

解决该代码存在的问题function [s1, s2] = repair_roads(data_file, pos_sheet, road_sheet, centers) % 读取数据 position = xlsread(data_file, pos_sheet); roads = xlsread(data_file, road_sheet); % 计算各村庄之间的距离 n = size(position, 1); dist = zeros(n, n); for i = 1:n for j = i+1:n dist(i,j) = sqrt((position(i,1)-position(j,1))^2 + (position(i,2)-position(j,2))^2); dist(j,i) = dist(i,j); end end % 构建边集合 edges = []; for i = 1:n for j = i+1:n if roads(i,j) == 1 edges = [edges; i j dist(i,j)]; end end end % Kruskal算法求解最小生成树 edges = sortrows(edges, 3); parent = (1:n)'; rank = ones(n, 1); mst = []; for i = 1:size(edges,1) u = edges(i,1); v = edges(i,2); w = edges(i,3); pu = find(parent, u); pv = find(parent, v); if pu ~= pv mst = [mst; u v w]; if rank(pu) < rank(pv) parent(pu) = pv; elseif rank(pu) > rank(pv) parent(pv) = pu; else parent(pu) = pv; rank(pv) = rank(pv) + 1; end end end % 计算总距离S1 s1 = 0; for i = 1:n d = inf; for j = 1:length(centers) d = min(d, dist(i,centers(j))); end s1 = s1 + d; end % 计算维修道路总里程S2 s2 = 0; for i = 1:size(mst,1) u = mst(i,1); v = mst(i,2); w = mst(i,3); if ismember(u, centers) || ismember(v, centers) s2 = s2 + w; end end % 绘制图形 colors = ['r', 'g', 'b']; figure; hold on; for i = 1:size(mst,1) u = mst(i,1); v = mst(i,2); w = mst(i,3); plot([position(u,1) position(v,1)], [position(u,2) position(v,2)], 'k'); end for i = 1:length(centers) plot(position(centers(i),1), position(centers(i),2), 'o', 'MarkerFaceColor', colors(i)); end for i = 1:n d = inf; c = 0; for j = 1:length(centers) if dist(i,centers(j)) < d d = dist(i,centers(j)); c = j; end end plot([position(i,1) position(centers(c),1)], [position(i,2) position(centers(c),2)], colors(c)); end hold off; % 输出结果 disp(['总距离S1：' num2str(s1)]); disp(['维修道路总里程S2：' num2str(s2)]); end

s2 = sum(mst(is_center(mst(:,1)) | is_center(mst(:,2)), 3)); % 绘制图形 colors = ['r', 'g', 'b']; figure; hold on; for i = 1:size(mst,1) u = mst(i,1); v = mst(i,2); w = mst(i,3); plot([position(u...

逐行解释下面的代码：% 构建带权邻接矩阵 distances = squareform(pdist([x, y])); adjacency_matrix = distances; adjacency_matrix(adjacency_matrix == 0) = inf; % 使用 minspantree 函数计算最小生成树 g = graph(adjacency_matrix); mst = minspantree(g); % 绘制图形 figure; scatter(26, 31, 'filled', 'b'); % 标记中心的位置 plot(mst, 'XData', x, 'YData', y, 'LineWidth', 1, 'MarkerSize', 4, 'NodeColor', 'r', 'EdgeColor', 'b'); title('Minimum Spanning Tree'); hold on; scatter(26, 31, 'filled', 'ro'); % 标记中心的位置 plot(x_center,y_center,'rp','MarkerSize',10,'MarkerFaceColor','y'); title('Minimum Spanning Tree'); hold on;

3. adjacency_matrix(adjacency_matrix == 0) = inf;：将邻接矩阵中为0的元素替换为无穷大(inf)，以表示两个点之间没有边相连。 4. g = graph(adjacency_matrix);：使用邻接矩阵创建一个图对象。 5. mst = ...

#include <iostream> #include <vector> #include <queue> using namespace std; struct Edge { int u, v, weight; Edge(int u, int v, int weight) : u(u), v(v), weight(weight) {} }; class Graph { private: int V; vector<vector>> adj; public: Graph(int V) : V(V) { adj.resize(V); } void addEdge(int u, int v, int weight) { adj[u].push_back(make_pair(v, weight)); adj[v].push_back(make_pair(u, weight)); } int primMST() { priority_queue, vector>, greater>> pq; vector<bool> visited(V, false); int minCost = 0; pq.push(make_pair(0, 0)); while (!pq.empty()) { int u = pq.top().second; int weight = pq.top().first; pq.pop(); if (visited[u]) continue; visited[u] = true; minCost += weight; for (auto neighbor : adj[u]) { int v = neighbor.first; int w = neighbor.second; if (!visited[v]) pq.push(make_pair(w, v)); } } return minCost; } }; int main() { int V, E; cout << "Enter the number of vertices: "; cin >> V; cout << "Enter the number of edges: "; cin >> E; Graph g(V); cout << "Enter the edges in the format (u, v, weight):" << endl; for (int i = 0; i < E; i++) { int u, v, weight; cin >> u >> v >> weight; g.addEdge(u, v, weight); } int minCost = g.primMST(); cout << "Minimum cost of the MST: " << minCost << endl; return 0; }

primMST函数使用Prim算法计算最小生成树的最小权重。它使用优先队列来选择权重最小的边，并使用visited数组来标记已经访问过的顶点。 在主函数中，首先输入顶点数和边数，然后逐个输入边的信息，并调用addEdge...

public class Main { private static boolean[] visited; private static int[][] map;//邻接矩阵 private static int n;//顶点数 private static int[] mst; //从顶点i出发，求最小生成树的边权之和。 private static int prim(int i) { visited = new boolean[6];//每个顶点标记，是否已加入最小生成树 mst=new int[6]; for (int j = 0; j < mst.length; j++) { mst[j]=Integer.MAX_VALUE; } //toDo... return 0;//待修改 }

mst[i] = 0; // 从顶点 i 开始，将其加入最小生成树 for (int k = 1; k <= n; k++) { int u = -1; for (int j = 1; j <= n; j++) { if (!visited[j] && (u == -1 || mst[j] < mst[u])) { u = j; } } ...

mst instance

MST（Multiple Spanning Tree）是一种基于MSTP（Multiple Spanning Tree Protocol）的多生成树协议。在MST中，可以配置多个MST实例，每个实例可以包含一组VLAN。通过配置MST实例，可以将不同的VLAN映射到不同的实例...

% 读取数据 position = xlsread('data.xlsx', '位置'); roads = xlsread('data.xlsx', '连接道路'); % 计算各村庄之间的距离 n = size(position, 1); dist = zeros(n, n); for i = 1:n for j = i+1:n dist(i,j) = sqrt((position(i,1)-position(j,1))^2 + (position(i,2)-position(j,2))^2); dist(j,i) = dist(i,j); end end % 构建边集合 edges = []; for i = 1:n for j = i+1:n if roads(i,j) == 1 edges = [edges; i j dist(i,j)]; end end end % Kruskal算法求解最小生成树 edges = sortrows(edges, 3); parent = 1:n; rank = zeros(n, 1); mst = []; for i = 1:size(edges,1) u = edges(i,1); v = edges(i,2); w = edges(i,3); pu = find(parent, u); pv = find(parent, v); if pu ~= pv mst = [mst; u v w]; if rank(pu) < rank(pv) parent(pu) = pv; elseif rank(pu) > rank(pv) parent(pv) = pu; else parent(pu) = pv; rank(pv) = rank(pv) + 1; end end end % 选取3个医疗点 centers = [1 2 3]; s1 = 0; for i = 1:n d = inf; for j = 1:3 d = min(d, dist(i,centers(j))); end s1 = s1 + d; end % 绘制图形 colors = ['r', 'g', 'b']; figure; hold on; for i = 1:size(mst,1) u = mst(i,1); v = mst(i,2); w = mst(i,3); plot([position(u,1) position(v,1)], [position(u,2) position(v,2)], 'k'); end for i = 1:3 plot(position(centers(i),1), position(centers(i),2), 'o', 'MarkerFaceColor', colors(i)); end for i = 1:n d = inf; c = 0; for j = 1:3 if dist(i,centers(j)) < d d = dist(i,centers(j)); c = j; end end plot([position(i,1) position(centers(c),1)], [position(i,2) position(centers(c),2)], colors(c)); end hold off; % 计算维修道路总里程 s2 = 0; for i = 1:size(mst,1) u = mst(i,1); v = mst(i,2); w = mst(i,3); if ismember(u, centers) || ismember(v, centers) s2 = s2 + w; end end disp(['总距离S1：' num2str(s1)]); disp(['维修道路总里程S2：' num2str(s2)]);

这段代码是基于 MATLAB 的，主要实现了以下功能： 1. 从 Excel 文件中读取村庄位置信息和连接道路信息； 2. 计算各村庄之间的距离，构建边集合； 3. 使用 Kruskal 算法求解最小生成树； 4. 选取三个医疗点，并计算...

def tsp_path_planning(points): # TSP路径规划 n = len(points) dist_matrix = cdist(points, points) mst = minimum_spanning_tree(csr_matrix(dist_matrix)).toarray() graph = Graph() for i in range(n): graph.add_node(i) for i in range(n): for j in range(i+1, n): if mst[i, j] != 0: graph.add_edge(i, j, weight=dist_matrix[i, j]) vertex_cover = min_weighted_vertex_cover(graph, weight='weight') odd_vertices = list(vertex_cover) odd_edges = np.zeros((len(vertex_cover), 2)) k = 0 for i in range(n): if i in odd_vertices: odd_edges[k, 0] = i k += 1 closed_tour = np.array(list(vertex_cover) + [vertex_cover[0]]) for i in range(0, len(odd_edges), 2): u, v = int(odd_edges[i, 0]), int(odd_edges[i+1, 0]) min_dist, min_j = np.inf, -1 for j in range(n): if j not in odd_vertices: dist = dist_matrix[u, j] + dist_matrix[v, j] if dist < min_dist: min_dist, min_j = dist, j closed_tour = np.insert(closed_tour, np.where(closed_tour == u)[0][0]+1, min_j) closed_tour = np.insert(closed_tour, np.where(closed_tour == v)[0][0]+1, min_j) odd_vertices.remove(u) odd_vertices.remove(v) return closed_tour这个函数貌似没有删除重复的顶点

是的，你说得没错。这个函数确实没有删除重复的顶点，因为它是用于求解TSP路径规划的，而TSP路径规划中需要经过所有的顶点，因此不需要删除重复的顶点。另外，由于TSP问题是NP问题，没有一种简单的算法可以在多项式...

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prim＿mst构造最小生成树的思想

graph = np.array([[0, 192, 344, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [192, 0, 309, 0, 555, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [344, 309, 0, 499, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 499, 0, 840, 0, 229, 286, 0, 0, 0], [0, 555, 0, ...

输入：N = 3，connections = [[1,2,5],[1,3,6],[2,3,1]] 输出：6

这道题目其实就是要求给定一张无向图，找出其中的最小生成树（MST），并计算MST的边权和。 可以使用Kruskal算法或Prim算法来求解。 以下是基于Kruskal算法的Python代码实现： python class UnionFind: def __...

ask lvc_apb_master_driver::do_write(lvc_apb_transfer t); uvm_info(get_type_name(), "do_write ...", UVM_HIGH) @(vif.cb_mst); vif.cb_mst.paddr <= t.addr; vif.cb_mst.pwrite <= 1; vif.cb_mst.psel <= 1; vif.cb_mst.penable <= 0; vif.cb_mst.pwdata <= t.data; @(vif.cb_mst); vif.cb_mst.penable <= 1; #10ps; wait(vif.pready === 1); #1ps; if(vif.pslverr === 1) begin t.trans_status = ERROR; if(cfg.master_pslverr_status_severity == UVM_ERROR) uvm_error(get_type_name(), "PSLVERR asserted!") else uvm_warning(get_type_name(), "PSLVERR asserted!") end else begin t.trans_status = OK; end repeat(t.idle_cycles) this.do_idle(); endtask: do_write

这段代码是一个 APB 总线驱动器的写操作，其中 t 是一个包含地址和数据等信息的传输结构体。具体操作如下： 1. 首先打印一条消息，说明正在进行写操作； 2. 等待 CB（Conduit Bundle）Master 的一个时钟周期；...

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MST (Minimum Spanning Tree) 是图论中的概念，指的是在一个加权连通图中找到一棵包含所有顶点的树，并且边的权重之和最小。MST 在网络设计、电力传输等领域有应用，如最优路径规划、资源分配等。

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"电力客户与服务管理专业《电力电子技术》期末考试题试卷(卷C)" 这份试卷涵盖了电力电子技术的基础知识，主要涉及放大电路的相关概念和分析方法。以下是试卷中的关键知识点： 1. **交流通路**：在放大器分析中，交流通路是指忽略直流偏置时的电路模型，它是用来分析交流信号通过放大器的路径。在绘制交流通路时，通常将电源电压视为短路，保留交流信号所影响的元件。 2. **放大电路的分析方法**：包括直流通路分析、交流通路分析和瞬时值图解法。直流通路关注的是静态工作点的确定，交流通路关注的是动态信号的传递。 3. **静态工作点稳定性**：当温度变化时，三极管参数会改变，可能导致放大电路静态工作点的漂移。为了稳定工作点，可以采用负反馈电路。 4. **失真类型**：由于三极管的非线性特性，会导致幅度失真，即非线性失真；而放大器对不同频率信号放大倍数的不同则可能导致频率响应失真或相位失真。 5. **通频带**：表示放大器能有效放大的频率范围，通常用下限频率fL和上限频率fH来表示，公式为fH-fL。 6. **多级放大器的分类**：包括输入级、中间级和输出级。输入级负责处理小信号，中间级提供足够的电流驱动能力，输出级则要满足负载的需求。 7. **耦合方式**：多级放大电路间的耦合有直接耦合、阻容耦合和变压器耦合，每种耦合方式有其特定的应用场景。 8. **交流和直流信号放大**：若需要同时放大两者，通常选用直接耦合的方式。 9. **输入和输出电阻**：多级放大电路的输入电阻等于第一级的输入电阻，输出电阻等于最后一级的输出电阻。总电压放大倍数是各级放大倍数的乘积。 10. **放大器的基本组合状态**：包括共基放大、共集放大（又称射极跟随器）和共源放大。共集放大电路的电压放大倍数接近于1，但具有高输入电阻和低输出电阻的特性。 11. **场效应管的工作区域**：场效应管的输出特性曲线有截止区、饱和区和放大区。在放大区，场效应管可以作为放大器件使用。 12. **场效应管的控制机制**：场效应管利用栅极-源极间的电场来控制漏极-源极间的电流，因此被称为电压控制型器件。根据结构和工作原理，场效应管分为结型场效应管和绝缘栅型场效应管（MOSFET）。 13. **场效应管的电极**：包括源极（Source）、栅极（Gate）和漏极（Drain）。 14. **混合放大电路**：场效应管与晶体三极管结合可以构成各种类型的放大电路，如互补对称电路（如BJT的差分对电路）和MOSFET的MOS互补电路等。 这些知识点是电力电子技术中的基础，对于理解和设计电子电路至关重要。
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