利用 graphViz4Matlab 在 MATLAB 图形窗口中绘制有向/无向图

无向图邻接链表算法实践 本实验基于李春葆老师的《数据结构与算法》课程，实践了利用邻接链表存储无向图并实现相关算法。实验内容涵盖了图的基本概念、邻接链表的构建、深度优先搜索、广度优先搜索等经典算法。通过实验，我深入理解了图论基础，掌握了使用邻接链表表示图结构的方法，并熟练运用相关算法解决实际问题。

分享一个Java实现的无向图PageRank算法，代码经过测试，能够完美运行，可供学习和参考。

这是一段内存和缓存效率高的C/C++实现，用于自定义算法中的无向图拓扑识别与网络优化设计，依赖已编译的Fortran BLAS二进制文件以加速线性代数计算。使用此代码需要构建适用于CPU架构的BLAS软件包，并在项目中链接二进制文件。代码实现了三种方法，用于发现带有随机噪声的无向共识网络的拓扑结构识别与优化设计：原始-双重IP方法，近端梯度法，近端牛顿法。近端梯度法通过软阈值运算符更新控制器图拉普拉斯算子。在IP方法中，牛顿方向通过基于预条件共轭梯度的迭代获得，而在近端牛顿法中，通过活动变量集上的循环坐标下降计算。该C/C++实现已成功解决具有数百万边的图形问题，运行时间仅需几分钟。

在一个图形窗口中，以子图形式同时绘制正弦、余弦、正切、余切曲线。每条曲线采用不同的颜色和线形，并为每个子图添加标题。 x = linspace(0, 2*pi, 60); y = sin(x); z = cos(x); t = sin(x) ./ (cos(x) + eps); ct = cos(x) ./ (sin(x) + eps); subplot(2, 2, 1); plot(x, y, 'k:p'); title('sin(x)'); axis([0, 2*pi, -1, 1]); subplot(2, 2, 2); plot(x, z, 'r*'); title('cos(x)'); axis([0, 2*pi, -1, 1]); subplot(2, 2, 3); plot(x, t, 'g'); title('tangent(x)'); axis([0, 2*pi, -40, 40]); subplot(2, 2, 4); plot(x, ct); title('cotangent(x)'); axis([0, 2*pi, -40, 40]);

本算法基于有向项集图存储事务数据库中频繁项集信息，采用三叉链表结构组织有向项集图，并在此基础上提出最大频繁项集挖掘算法。该算法一次扫描事务数据库，有效减少I/O开销，适用于稀疏和稠密数据库的最大频繁项集挖掘。

在某段时间内，加权有向图G2的邻接矩阵W定量模型显示，增加1单位导致下一时段的相关单位增加wij，其中wij的数值为0.3、1、1.5、1.2、0.8、-2、-0.7、-0.5，涵盖了节点v1至v6。

带符号有向图G1=(V,E)的邻接矩阵A V~顶点集, E~弧集定性模型带符号的有向图G1 - vi vj +某时段vi增加导致下时段vj增加(减少) + + - - + + - v2 v1 v3 v4 v6 v7 v5

Matlab界面与Graphviz图形布局包的接口。GraphViz4Matlab是一个MATLAB软件包，用于在图形窗口中显示有向图和无向图，提供多种布局算法，支持节点交互移动和布局调整。与Matlab的生物信息学工具箱中的查看方法类似。需要Matlab 7.6版（2008a）或更高版本。安装步骤包括安装graphviz（2.2或更高版本）并添加路径。

Q-Q图是一种用于检验变量数据分布与指定分布之间关系的曲线工具。通过观察图中数据点的分布形态，可以判断数据样本是否来自同一分布。在Matlab中，可以利用Q-Q图快速分析数据分布的符合程度。