連結要素を 3.つもつ無向グラフを作成してプロットします。conncompを使用して、各ノードが属する要素を求めます。

G=图（[11 4]，[23 5]，[11]，6）；图（G）

箱子=连接件（G）

垃圾箱=1×61 1 1 2 2 3

有向グラフを作成してプロットし、強連結要素および弱連結要素を計算します。弱連結要素は、連結エッジの方向を無視します。

s=[1234345588]；t=[2341455367910]；G=有向图（s，t）；绘图（G，“布局”,“分层”)

str_bins=conncomp（G）

垃圾桶=1×104 4 4 4 4 6 5 1 3 2

弱容器=连接件（G，“类型”,“弱”)

弱垃圾箱=1×101 1 1 1 1 1 1 2 2 2

conncompの 2.つ目の出力を使用して、グラフの最大要素を抽出するか、特定のサイズを下回る要素を削除します。

有向グラフを作成してプロットします。グラフには 1.つの大きな要素、1.つの小さい要素、および 1.つのノードのみを含む複数の要素があります。

s=[123439]；t=[23414555369100]；G=有向图（s，t，[]，20）；绘图（G，“布局”,“分层”)

弱連結要素を計算し、conncompに 2.つの出力を指定して各要素のサイズを取得します。

[bin，bin size]=conncomp（G，“类型”,“弱”)

垃圾箱=1×201 1 1 1 1 1 1 2 2 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

装箱=1×127 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

装箱を使用してグラフから最大要素を抽出します。idxは、各ノードが最大要素に属しているかどうかを示す論理インデックスです。関数子图は、idxで選択されたノードをGから抽出します。

idx=binsize（bin）==max（binsize）；SG=子图（G，idx）；绘图（SG）

垃圾箱の同様の使用方法として、サイズに基づいて要素をフィルターで除外することがあります。この手順は最大要素の抽出と似ていますが、この場合は、各ノードが、サイズ要件を満たすどの要素にも属することができます。

ノードの数が 3.未満のG内の要素をすべてフィルターで除外します。idxは、各ノードが 3.つ以上のノードをもつ要素に属するかどうかを示す論理インデックスです。

idx=binsize（bin）>=3；SG=子图（G，idx）；绘图（SG）