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

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。

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。

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。

评估有向图与无向图在连接方面的特性。

邻接矩阵的图形化绘制操作，用 Python 来搞定其实挺方便的。尤其是你已经有现成的邻接矩阵，只需要几行代码就能把它转成无向图，结构清晰又好看。嗯，用到的核心库主要是 NetworkX，搭配 Matplotlib 画图，响应也快，代码也简单。 有趣的是，如果你拿的是 HFSS 模拟结果里的邻接矩阵，做个后或者参数扫描，也是能接得上的。比如从 HFSS 导出数据后，直接转成 numpy 矩阵，再喂给 NetworkX 就能开始画图了。像这种方式，适合做通信图可视化、结构，甚至 PageRank 实验也能用上。 代码操作层面其实没啥复杂的，基本长这样： import networkx as nx

判断图的连通性，用 Python 写其实挺好上手的，尤其是配合 NetworkX 这个库，简直是图论入门的好搭档。课程里的思路也比较清晰，先讲 有向图 和 无向图 是啥，再一步步带你撸 DFS 和 BFS，手把手教你写判断逻辑。 图的遍历方式你应该不陌生，深度优先就是一条路走到黑，广度优先则是按层推进。你可以理解成 DFS 像探险，BFS 像排队办事，各有用途。连通性判断这块，思路其实就两个：图是不是能“一口气”走完所有点；如果不能，它断了。 代码部分挺简洁，用 nx.Graph() 和 nx.DiGraph() 创建图结构，加个几条边，直接调 is_connected() 或 is_stro

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(

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。

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。