简化
减少多重图简单的图
语法
描述
H=简化(G,pickmethod)pickmethod可以“第一”(默认),“最后一次”,“最小值”,或“马克斯”。
H=简化(G,aggregatemethod)G是下降了。aggregatemethod可以“和”或“的意思是”。
H=简化(___,selfloopflag)“keepselfloops”指定节点与一个或多个self-loops将有一个自身环简化图。
例子
简化油印简单图
创建一个加权无向多重图有几个节点1和节点2之间的边缘。
图G = ((1 1 1 1 2 3) (2 2 2 3 3 4) 1:6);G.Edges
ans =6×2表EndNodes重量________ ________ 1 2 1 1 2 2 1 2 3 1 3 4 3 2 3 5 6
简化油印成一个简单的图,这样只有一个节点1和节点2之间的边缘。简化保持这两个节点之间的边,:G.Edges (1),滴。
G =简化(G);G.Edges
ans =4×2表EndNodes重量________ ________ 1 2 1 1 3 4 2 3 5 3 4 6
选择或组合多个图形边缘
使用第二个输入简化选择一个方法,选择多个边缘之间或多个边缘组合到一个。
创建一个加权油印。在这个图,节点3和节点4间发生的五边,但边缘随机权重。查看表和边缘绘制图供参考。
图G =([1 2 3 3 3 3 3 3],[2 3 1 4 4 4 4 4],兰迪(10 1 8));G.Edges
ans =8×2表EndNodes重量________ ________ 1 2 9 1 3 2 2 3 10 3 4 3 4 7 3 4 1 3 4 3 3 4 6
情节(G,“EdgeLabel”G.Edges.Weight)
命令简化(G)不断重复的第一边缘。不过,您可以指定一个不同的选择与第二个输入/组合方法。
选择多个边缘之间的选择是:“第一”(默认),“最后一次”,“最小值”,“马克斯”。保持与最大重量重复边缘。
H_pick =简化(G,“马克斯”);情节(H_pick“EdgeLabel”H_pick.Edges.Weight)
结合多个边缘成一个选项:“和”和“的意思是”。重复和边缘在一起产生一个边缘更大的重量。
H_comb =简化(G,“和”);情节(H_comb“EdgeLabel”H_comb.Edges.Weight)
保持Self-Loops图
简化图,同时保留self-loops使用“keepselfloops”选择。
创建一个多重图有两个节点和若干self-loops。并保存self-loops简化图。
图G = ([1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2], [1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2]);情节(G)轴平等的
G =简化(G,“keepselfloops”);情节(G)轴平等的
优势指数和项重复边缘
使用的第二个和第三个输出简化得到的信息有多少()边缘的总和。
创建一个无向多重图有三个节点和四个边。
图G = ([1 1 1 2], [2 2 3 3]);G.Edges
ans =4×1表EndNodes ________ 1 2 1 2 1 3 2 3
简化图并指定三个输出可获得更多信息合并后的边缘。
(G, ei, ec) =简化(G)
图G =属性:边缘:[3 x1表]节点:[3 x0表)
ei =4×11 1 2 3
电子商务=3×12 1 1
ei(我)是代表边缘的简化图的边缘我在旧图。因为前两个边缘是重复的,ei (1) = (2) = 1。同时,电子商务(1)= 2,因为有两个新图形边缘对应边缘1在旧图。
使用特定的边缘变量简化图
展示如何简化多重图使用“PickVariable”和“AggregationVariables”名称-值对。
创建一个多重图,节点代表位置和边缘代表模式的交通工具。边的属性反映了每个运输方式的成本和时间。预览边表。
图G = ([1 1 1 1 1 1 2 2 2], [2 2 2 3 3 3 3 3 3], [], {“纽约”,“波士顿”,“华盛顿特区”。});G.Edges。模式=分类([1 2 3 1 2 3 1 2 3],(1 2 3){“空气”“火车”“公共汽车”});G.Edges。成本= (400 80 325 250 100 75 150 100)';G.Edges。时间= [1 7 5 1.5 10 8 1.75 11 9]';G.Edges
ans =9×4表EndNodes模式成本___________________________________ _____ _____ __{“纽约”}{}“波士顿”空气400 1{“纽约”}{}“波士顿”培训80名7{“纽约”}{}“波士顿”巴士40 5{“纽约”}{华盛顿特区}空气250 1.5{“纽约”}{华盛顿特区'}培训100名10{“纽约”}{华盛顿特区}总线75 8{“波士顿”}{华盛顿特区空气}325 1.75{“波士顿”}{华盛顿特区'}培训150名11{“波士顿”}{华盛顿特区}总线100 9
绘制图供参考。标签每个边缘上的运输方式,使边缘线宽度成正比,和每条边的颜色与成本成正比。
情节(G,“EdgeLabel”cellstr (G.Edges.Mode),“线宽”G.Edges.Time. /分钟(G.Edges.Time),“EdgeCData”G.Edges.Cost) colorbar
使用“最小值”选择方法和指定的值“PickVariable”随着“时间”变量之间找到最快捷的运输方式,每组节点。
t =简化(G,“最小值”,“PickVariable”,“时间”);情节(t)“EdgeLabel”cellstr (t.Edges.Mode))
使用“和”聚合方法和指定的值“AggregationVariables”作为“成本”计算了每个连接多少钱。
c =简化(G,“和”,“AggregationVariables”,“成本”);情节(c,“EdgeLabel”c.Edges.Cost)
