怎么运行该代码% 读取数据 position = xlsread('data.xlsx', '位置'); roads = xlsread('data.xlsx', '连接道路'); % 计算各村庄之间的距离 n = size(position, 1); dist = zeros(n, n); for i = 1:n for j = i+1:n dist(i,j) = sqrt((position(i,1)-position(j,1))^2 + (position(i,2)-position(j,2))^2); dist(j,i) = dist(i,j); end end % 构建边集合 edges = []; for i = 1:n for j = i+1:n if roads(i,j) == 1 edges = [edges; i j dist(i,j)]; end end end % Kruskal算法求解最小生成树 edges = sortrows(edges, 3); parent = 1:n; rank = zeros(n, 1); mst = []; for i = 1:size(edges,1) u = edges(i,1); v = edges(i,2); w = edges(i,3); pu = find(parent, u); pv = find(parent, v); if pu ~= pv mst = [mst; u v w]; if rank(pu) < rank(pv) parent(pu) = pv; elseif rank(pu) > rank(pv) parent(pv) = pu; else parent(pu) = pv; rank(pv) = rank(pv) + 1; end end end % 选取3个医疗点 centers = [1 2 3]; s1 = 0; for i = 1:n d = inf; for j = 1:3 d = min(d, dist(i,centers(j))); end s1 = s1 + d; end % 绘制图形 colors = ['r', 'g', 'b']; figure; hold on; for i = 1:size(mst,1) u = mst(i,1); v = mst(i,2); w = mst(i,3); plot([position(u,1) position(v,1)], [position(u,2) position(v,2)], 'k'); end for i = 1:3 plot(position(centers(i),1), position(centers(i),2), 'o', 'MarkerFaceColor', colors(i)); end for i = 1:n d = inf; c = 0; for j = 1:3 if dist(i,centers(j)) < d d = dist(i,centers(j)); c = j; end end plot([position(i,1) position(centers(c),1)], [position(i,2) position(centers(c),2)], colors(c)); end hold off; % 计算维修道路总里程 s2 = 0; for i = 1:size(mst,1) u = mst(i,1); v = mst(i,2); w = mst(i,3); if ismember(u, centers) || ismember(v, centers) s2 = s2 + w; end end disp(['总距离S1:' num2str(s1)]); disp(['维修道路总里程S2:' num2str(s2)]);
时间: 2023-06-23 17:08:04 浏览: 53
这段代码是用 MATLAB 编写的,可以在 MATLAB 环境中直接运行。你需要将数据保存在名为 "data.xlsx" 的 Excel 文件中,并在同一目录下运行该脚本。可以通过在命令窗口中输入 "run 文件名" 或者直接在编辑器中点击运行按钮来运行该代码。在运行过程中,代码会计算各个村庄之间的距离、构建边集合、使用 Kruskal 算法求解最小生成树、选取三个医疗点、计算距离等等。最后,该代码会绘制出路线图,并输出总距离和维修道路总里程。
相关问题
%% 数据读入 data = xlsread('data.xlsx'); n = size(data, 1); % 工件数 m = size(data, 2) - 1; % 机器数 p = data(:, 1); % 工件加工时间 M = data(:, 2:end); % 工件在每台机器上的加工时间中data文件数据实例子
假设您的 `data.xlsx` 文件中包含如下数据:
| 工件加工时间 | 机器1 | 机器2 | 机器3 |
| --- | --- | --- | --- |
| 5 | 3 | 2 | 4 |
| 6 | 6 | 4 | 5 |
| 2 | 1 | 3 | 2 |
| 4 | 2 | 5 | 3 |
| 3 | 4 | 1 | 1 |
则 `xlsread('data.xlsx')` 会返回一个 5 行 4 列的矩阵,其中第一列是工件加工时间,后面三列是每台机器上的加工时间。在本算法中,我们只需要将第一列作为工件加工时间 `p`,后面三列作为工件在每台机器上的加工时间矩阵 `M` 即可。因此,数据读入部分的代码可以写成:
```matlab
data = xlsread('data.xlsx');
n = size(data, 1); % 工件数
m = size(data, 2) - 1; % 机器数
p = data(:, 1); % 工件加工时间
M = data(:, 2:end); % 工件在每台机器上的加工时间
```
D1 = xlsread('data.xlsx',1,'B2:Y25');
As an AI language model, I cannot access local files, but I can explain what this line of code does in MATLAB.
The function 'xlsread' in MATLAB is used to read numerical data from Excel spreadsheets.
The first argument 'data.xlsx' specifies the name of the Excel file that is being read.
The second argument '1' specifies the sheet number or name to read from. In this case, it is the first sheet.
The third argument 'B2:Y25' specifies the range of cells to read in the form of 'startcell:endcell'.
The output of this line of code is a matrix 'D1' that contains the numerical values from the specified range of cells in the Excel file.
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