G = digraph(E(:,1), E(:,2), E(:,3));是什么意思
时间: 2023-08-21 08:05:16 浏览: 34
这行代码是在构建一个有向图(digraph)对象的过程。具体来说,它使用了三个输入参数E(:,1),E(:,2),E(:,3)来创建这个图。这些参数代表了图中每条边的起始节点、目标节点和权重。
在这个代码中,E(:,1)表示起始节点的向量,E(:,2)表示目标节点的向量,E(:,3)表示权重的向量。通过将这些参数传递给digraph函数,我们可以创建一个有向图对象G,并且该图中的边将具有指定的起始节点、目标节点和权重。
需要注意的是,这段代码可能是根据特定的编程语言或框架编写的,因此具体的语法和实现细节可能会有所不同。
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clc, clear, close all E = [1,2,6; 1,3,3; 1,4,1; 2,5,1; 3,2,2; 3,4,2; 4,6,10; 5,4,6 5,6,4; 5,7,3; 5,8,6; 6,5,10; 6,7,2; 7,8,4; 9,5,2; 9,8,3]; G = digraph(E(:,1), E(:,2), E(:,3));在以上代码中,G = digraph(E(:,1), E(:,2), E(:,3));是什么意思
在这段代码中,G = digraph(E(:,1), E(:,2), E(:,3)); 的意思是创建一个有向图(digraph)对象 G。通过传递参数 E(:,1),E(:,2),E(:,3) 给 digraph 函数,构建了一个有向图,其中 E(:,1) 表示起始节点的向量,E(:,2) 表示目标节点的向量,E(:,3) 表示边的权重的向量。
换句话说,这行代码将输入的边列表 E 转换为一个有向图对象 G,其中每个边都有起始节点、目标节点和权重。这个有向图对象 G 可以用于进行图论算法和分析,比如查找最短路径、计算节点之间的距离等。
V = [1,2,3,4] E = [(1,2),(2,1),(1,3),(2,3),(3,4),(4,3)] G = nx.DiGraph() G.add_edges_from(E)怎么求G的可达矩阵
可以使用 NetworkX 库中的 `floyd_warshall_numpy()` 函数来计算有向图 G 的可达矩阵。具体步骤如下:
1. 将有向图 G 转化为邻接矩阵形式;
2. 使用 `floyd_warshall_numpy()` 函数计算邻接矩阵的所有节点间最短路径;
3. 对于每个节点对 (i, j),如果存在从节点 i 到节点 j 的路径,则将矩阵中对应位置的值设为 1,否则设为 0。
下面是具体的 Python 代码实现:
```python
import numpy as np
import networkx as nx
# 定义有向图 G
V = [1, 2, 3, 4]
E = [(1, 2), (2, 1), (1, 3), (2, 3), (3, 4), (4, 3)]
G = nx.DiGraph()
G.add_edges_from(E)
# 将有向图 G 转化为邻接矩阵形式
A = nx.to_numpy_matrix(G, nodelist=V)
# 使用 floyd_warshall_numpy() 函数计算邻接矩阵的所有节点间最短路径
D = nx.floyd_warshall_numpy(G)
# 对于每个节点对 (i, j),如果存在从节点 i 到节点 j 的路径,则将矩阵中对应位置的值设为 1,否则设为 0
R = np.zeros_like(A)
for i in range(len(V)):
for j in range(len(V)):
if D[i, j] < np.inf:
R[i, j] = 1
print(R)
```
输出结果为:
```
[[1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1.]
[0. 0. 1. 1.]
[0. 0. 1. 1.]]
```
其中,矩阵中的第 i 行第 j 列表示节点 i 是否可以到达节点 j。因此,上述结果表示:
- 节点 1 可以到达所有节点;
- 节点 2 可以到达所有节点;
- 节点 3 可以到达节点 3 和 4;
- 节点 4 可以到达节点 3 和 4。