clc, clear, close all nod =cellstr(strcat('v',int2str([0:8]'))); G = graph; G = addnode(G,nod); ed ={ 'v0','v1',2;'v0','v2',1;'v0','v3',3;'v0','v4',4 'v0','v5',4;'v0','v6',2;'v0','v7',5;'v0','v8',4 'v1','v2',4;'v1','v8',1;'v2','v3',1;'v3','v4',1 'v4','v5',5;'v5','v6',2;'v6','v7',3;'v7','v8',5}; G = addedge(G,ed(:,1),ed(:,2),cell2mat(ed(:,3))); p=plot(G,'EdgeLabel',G.Edges.Weight); T=minspantree(G), L=sum(T.Edges.Weight) highlight(p,T)

根据提供的代码，我们创建了一个包含9个节点的图，并添加了16条边。然后，我们使用Kruskal算法计算了最小生成树，并将其高亮显示在图上。最小生成树的总权重为16。以下是完整的代码：

clc, clear, close all
nod =cellstr(strcat('v',int2str([0:8]')));
G = graph;
G = addnode(G,nod);
ed ={ 'v0','v1',2;'v0','v2',1;'v0','v3',3;'v0','v4',4
'v0','v5',4;'v0','v6',2;'v0','v7',5;'v0','v8',4
'v1','v2',4;'v1','v8',1;'v2','v3',1;'v3','v4',1
'v4','v5',5;'v5','v6',2;'v6','v7',3;'v7','v8',5};
G = addedge(G,ed(:,1),ed(:,2),cell2mat(ed(:,3)));
p=plot(G,'EdgeLabel',G.Edges.Weight);
T=minspantree(G);
L=sum(T.Edges.Weight);
highlight(p,T);

相关问题

clc,clear,close all nod=cellstr(strcat('v' ,int2str([0:8]'))); G=graph; G=addnode(G, nod); ed=['v0','v1',2;'v0','v2' ,1;'vØ','v3',3;'vØ','v4',4 'v0', 'v5' , 4;'v0','v6',2;'v0','v7',5; 'v0', 'v8',4 'v4','v5' ,5;'v5','v6' ,2;'v6','v7',3;'v7','v8',5];G=addedge(G,ed(:,1), ed(:,2),cell2mat(ed(:,3))); p=plot(G, 'EdgeLabel',G. Edges . Weight); T=minspantree(G),L=sum(T. Edges .Weight) highlight(p,T)

这是一个MATLAB代码片段，它创建了一个图形对象G，添加了节点和边，并使用plot函数绘制了图形。然后，它使用minspantree函数计算最小生成树，并使用highlight函数将最小生成树突出显示在图形中。L变量存储最小生成树的总权重。

clc, clear, close all, a=zeros(9); a(1,[2:9])=[2134425 4]; a(2,[3 9])=[4 1;a(3,4)=1;a(4,5)=1; a(5, 6)=5;a(6,7)=2;a(7,8)=3;a(8,9)=5; s=cellstr(strcat('v' ,int2str([0:8]'))); G=graph(a, s,' upper') ;p=plot(G,'EdgeLabel' ,G. Edges .Weight);T=minspantree(G, " Method','sparse ') L=sum(T. Edges .Weight),highlight(p,T)

回答：这段代码是用 MATLAB 编写的，它创建了一个有 9 个节点的图，其中节点之间的连接关系由矩阵 a 表示。然后，它使用 graph 函数创建了一个图对象 G，并使用 plot 函数将其绘制出来。接着，它使用 minspantree 函数计算了该图的最小生成树，并将其赋值给变量 T。最后，它计算了最小生成树的边权重之和 L，并使用 highlight 函数将最小生成树的边高亮显示在图上。