Ближайшие соседи в радиусе
nodeIDs = nearest(G,s,d,Name,Value)G является взвешенным графиком, тогда nearest(G,s,d,'Method','unweighted') игнорирует веса ребер в графике G и вместо этого рассматривает все веса кромок как 1.
Создайте и постройте график с взвешенными ребрами.
s = [1 1 1 1 1 2 2 2 3 3 3 3 3]; t = [2 4 5 6 7 3 8 9 10 11 12 13 14]; weights = randi([1 10],1,13); G = graph(s,t,weights); p = plot(G,'Layout','force','EdgeLabel',G.Edges.Weight);
Определите, какие узлы находятся в радиусе 15 от узла 1.
nn = nearest(G,1,15)
nn = 9×1
5
7
2
3
4
6
8
12
9
Выделите исходный узел зеленым цветом, а ближайшие соседи красным цветом.
highlight(p,1,'NodeColor','g') highlight(p,nn,'NodeColor','r')
Создайте и постройте график с взвешенными ребрами.
s = [1 1 1 2 2 6 6 7 7 3 3 9 9 4 4 11 11 8];
t = [2 3 4 5 6 7 8 5 8 9 10 5 10 11 12 10 12 12];
weights = [10 10 10 10 10 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1];
G = graph(s,t,weights);
plot(G,'EdgeLabel',G.Edges.Weight)
Определите, какие узлы находятся в радиусе 5 от узла 3, и верните расстояние к каждому узлу.
[nn,dist] = nearest(G,3,5)
nn = 9×1
9
10
5
11
4
7
12
6
8
dist = 9×1
1
1
2
2
3
3
3
4
4
Создайте и постройте график ориентированного графа с взвешенными кромками.
s = {'a' 'a' 'a' 'b' 'c' 'c' 'e' 'f' 'f'};
t = {'b' 'c' 'd' 'a' 'a' 'd' 'f' 'a' 'b'};
weights = [1 1 1 2 2 2 2 2 2];
G = digraph(s,t,weights);
plot(G,'EdgeLabel',G.Edges.Weight)
Определите ближайшие узлы в радиусе 1 от узла 'a', измеренное расстоянием исходящего пути от узла 'a'.
nn_out = nearest(G,'a',1)nn_out = 3x1 cell
{'b'}
{'c'}
{'d'}
Определите все узлы, которые имеют входящие пути, ведущие к узлу 'a' путем определения радиуса следующим Inf.
nn_in = nearest(G,'a',Inf,'Direction','incoming')
nn_in = 4x1 cell
{'b'}
{'c'}
{'f'}
{'e'}
distances | neighbors | predecessors | shortestpath | shortestpathtree | successors