选取一种拓扑控制算法，用matlab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）。

好的，我了解你的问题了。这是一个涉及到拓扑控制算法和图形显示的问题，需要用 Matlab 进行编程实现。同时，这个问题还需要生成一个随机分布的节点数目至少为 50 的全连通网络，并进行拓扑控制，最后进行拓扑对比图和链路数量统计对比，对节点角色进行标注。在这里，我向你介绍一种拓扑控制算法——Minimum Spanning Tree (MST) 算法，并给出 Matlab 编程实现方法。

首先，我们需要随机生成至少 50 个节点的坐标，代码如下：

n = 50; % 节点数目
r = 10; % 通信半径
x = rand(1,n)*r*2 - r;
y = rand(1,n)*r*2 - r;

这里我们采用了 rand 函数来随机生成节点坐标，x 和 y 分别表示节点的横纵坐标，r 表示通信半径，节点的坐标范围为 [-r, r]。

接下来，我们需要计算节点之间的距离，代码如下：

dist = zeros(n);
for i = 1:n
    for j = 1:n
        if i ~= j
            dist(i,j) = sqrt((x(i)-x(j))^2 + (y(i)-y(j))^2);
        end
    end
end

这里我们采用了两重循环，计算节点之间的距离，dist(i,j) 表示节点 i 和节点 j 之间的距离。

接下来，我们需要利用 MST 算法对节点之间的链路进行控制，代码如下：

tree = prim(dist);

这里我们采用了 prim 函数来实现 MST 算法，tree 表示 MST 算法得到的最小生成树。

最后，我们需要绘制拓扑对比图和标注节点角色，代码如下：

figure;
subplot(1,2,1);
gplot(dist, [x' y']);
title('Before');
subplot(1,2,2);
gplot(tree, [x' y'], '-*');
title('After');
text(x, y, num2str((1:n)'), 'HorizontalAlignment', 'center', 'VerticalAlignment', 'middle');

这里我们采用了 gplot 函数来绘制拓扑图，subplot 函数用于分别绘制执行算法前后的拓扑对比图，text 函数用于标注节点角色。

最后，我们需要进行链路数量统计对比，代码如下：

link_before = sum(sum(dist <= r)) / 2;
link_after = sum(tree(:)) / 2;
fprintf('链路数量对比：执行算法前：%d，执行算法后：%d\n', link_before, link_after);

这里我们采用了 sum 函数和 : 运算符来进行链路数量统计对比。

综上，这是一个用 Matlab 实现 MST 算法的问题，并生成随机节点进行拓扑控制，最后进行拓扑对比图和链路数量统计对比的问题。