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);

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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)

这段代码是用 MATLAB 编写的，它创建了一个有向图，并计算了该图的最小生成树。其中，clc、clear、close all 是用来清空 MATLAB 工作区的命令；a=zeros(9) 创建了一个 9x9 的零矩阵；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 分别对矩阵 a 的不同位置进行了赋值；s=cellstr(strcat('v',int2str([0:8]'))) 创建了一个字符串数组，其中每个元素都是以 'v' 开头，后面跟着一个数字；G=graph(a,s,'upper') 创建了一个有向图 G，其中 a 是邻接矩阵，s 是节点名称，'upper' 表示邻接矩阵是上三角矩阵；p=plot(G,'EdgeLabel',G.Edges.Weight) 绘制了图 G，并在边上标注了权重；T=minspantree(G,"Method",'sparse') 计算了图 G 的最小生成树，其中 "Method",'sparse' 表示使用稀疏矩阵来计算；L=sum(T.Edges.Weight) 计算了最小生成树的总权重；highlight(p,T) 在图 G 上高亮显示了最小生成树的边。