基于邻接矩阵的故障最小径集matlab代码

以下是基于邻接矩阵的故障最小径集的MATLAB代码示例：

% 输入邻接矩阵A和源点s
% 输出故障最小径集F和F的大小fsize

function [F, fsize] = min_cut_set(A, s)
    % 初始化F为空集合
    F = [];
    fsize = 0;
    % 对每个节点v，计算到源点s的最小割值
    for v = 1:length(A)
        if v ~= s
            [flow, cut] = maxflow(A, s, v);
            if flow < fsize || fsize == 0
                % 如果割值比当前最小值小，或者是第一次计算
                % 更新故障最小径集F和F的大小fsize
                F = cut;
                fsize = flow;
            end
        end
    end
end

其中 `maxflow` 函数实现了最大流算法，可用于计算最小割值。这里的 `cut` 变量表示最小割，即故障最小径集。

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基于邻接矩阵构建网络的伪代码写法

以下是基于邻接矩阵构建网络的伪代码写法：

// 创建邻接矩阵
int adjacencyMatrix[V][V]; // V 为节点数量

// 初始化邻接矩阵
for (int i = 0; i < V; i++) {
  for (int j = 0; j < V; j++) {
    adjacencyMatrix[i][j] = 0;
  }
}

// 添加边
adjacencyMatrix[u][v] = weight; // u, v 分别为边的起点和终点，weight 为边的权重

// 遍历节点的邻居
for (int j = 0; j < V; j++) {
  if (adjacencyMatrix[i][j] != 0) {
    // i 的邻居 j 存在于邻接矩阵中
    // 处理节点 i 的邻居 j
  }
}

其中，`V` 表示节点数量，`adjacencyMatrix` 为邻接矩阵，`u` 和 `v` 分别为边的起点和终点，`weight` 表示边的权重。在遍历节点的邻居时，可以根据邻接矩阵中的值来判断节点之间是否有边相连。

求邻接矩阵的matlab代码

当然，我可以为你提供一个生成邻接矩阵的简单的 MATLAB 代码。以下是一个示例：

% 定义图的节点数量
numNodes = 5;

% 创建一个零矩阵来表示邻接矩阵
adjMatrix = zeros(numNodes);

% 添加边到邻接矩阵
adjMatrix(1, 2) = 1; % 表示节点1和节点2之间有一条边
adjMatrix(2, 3) = 1; % 表示节点2和节点3之间有一条边
adjMatrix(3, 4) = 1; % 表示节点3和节点4之间有一条边
adjMatrix(4, 5) = 1; % 表示节点4和节点5之间有一条边
adjMatrix(5, 1) = 1; % 表示节点5和节点1之间有一条边

% 打印邻接矩阵
disp(adjMatrix);

这段代码创建了一个大小为5的零矩阵，并通过赋值来表示图中的边。在这个例子中，我们表示了一个环形图，其中每个节点都与其相邻的节点相连。

请注意，这只是一个简单的示例代码，你可以根据你自己的需求对其进行修改和扩展。希望对你有所帮助！