在IT领域，复杂网络研究近年来备受关注，尤其是在模拟社会网络、互联网和生物网络等系统方面。MATLAB作为强大的数值计算和可视化工具，在复杂网络的建模与分析中具有广泛应用。详细介绍了使用MATLAB实现BA无标度网络和WS小世界网络的方法，特别是如何通过优化邻接矩阵表示来减少内存消耗。1. BA无标度网络模型模拟了节点增长过程，节点更倾向于连接到高度连接的节点，形成幂律分布的度。在MATLAB中，通过生成随机优先级列表并逐步添加节点来实现。2. WS小世界网络模型从规则网络出发，通过随机重连相邻节点，形成短路径和高聚类系数的特性。MATLAB中可先构建环形或二维网格，再通过“rewiring”操作转换为小世界网络。3. 邻接矩阵是复杂网络常用的表示方法，通过MATLAB的稀疏矩阵可显著减少内存消耗，特别适用于大规模网络。4. MATLAB提供丰富的矩阵运算函数，便于计算网络特性如度分布、聚类系数、平均路径长度等。5. 优化算法包括动态内存分配和流程优化，进一步提高了算法效率。BA和WS模型不仅在理论研究中有应用，还广泛用于社交网络分析、生物网络研究等实际问题的建模。MATLAB代码的实现，为快速模拟和测试不同网络结构的影响提供了基础。