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Edmonds算法的实现：利用该算法从图中获取最大生成树（带权）-MATLAB开发

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简介：
本项目通过MATLAB实现了Edmonds算法，用于计算加权图的最大生成树。代码简洁高效，适合于学习和研究加权图理论与应用。 这段文字介绍了从Alan Gibbons的《算法图论》一书中获取并修复过的Edmond算法实现。该实现用于获得最大权重生成树或最大分支。通过调整边的权重并在应用算法后恢复原权重，也可以得到最小生成树。

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  • Edmonds算法的实现：利用该算法从图中获取最大生成树（带权）-MATLAB开发
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    本项目通过MATLAB实现了Edmonds算法，用于计算加权图的最大生成树。代码简洁高效，适合于学习和研究加权图理论与应用。 这段文字介绍了从Alan Gibbons的《算法图论》一书中获取并修复过的Edmond算法实现。该实现用于获得最大权重生成树或最大分支。通过调整边的权重并在应用算法后恢复原权重，也可以得到最小生成树。
     
  • 有向图的最大（最小）权重生成树：“有向最大生成树”学习中的 Chu-Liu/Edmonds 算法实现 - MATLAB开发
    优质
    本文介绍了在MATLAB中实现的Chu-Liu/Edmonds算法，用于寻找有向图的最大或最小权重生成树。 我们采用 Chu-Liu/Edmonds 算法的思想，并在以下四个功能的实现中应用了这一算法： 1. 最大有向生成树：通过 DirectedMaximumSpanningTree.m 实现。 2. 最小有向生成树：由 DirectedMinimalSpanningTree.m 提供。 3. 最大多向生成森林：使用 MaximalDirectedMSF.m 完成。 4. 最少多向生成森林：利用 MinimalDirectedMSF.m 来实现。 可以自“ControlCenter.m”开始，这里包含了一个简单的例子以及如何使用的说明。对于高级用户，我通过 mex 编程优化了代码，使其能够处理超过1000个变量的数据集。如果有任何问题，请随时告知，我会尽快提供帮助。 注意：mex 编译器需要在您的 MATLAB 中准备就绪。 参考文献： [1] YJ Chu 和 TH Liu，“关于有向图的最短路径”，相关论文提供了理论基础。
     
  • Ford-Fulkerson算法在最大流与最小割问题中的应用：Edmonds-Karp实现-MATLAB开发
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    本项目使用MATLAB实现了Edmonds-Karp算法，该算法是Ford-Fulkerson方法的一种高效实现方式，用于解决网络中的最大流和最小割问题。 在查看最大流问题的详细信息及代码示例时，可以参考网站http://www.geeksforgeeks.org/ford-fulkerson-algorithm-for-maximum-flow-problem/中的内容。MATLAB 代码使用邻接矩阵来表示图形，并包含一个名为“findpath”的函数，该函数实现了广度优先搜索（BFS）以查找增广路径。路径通过前驱数组进行存储。我尽力让这段代码看起来更加优雅。输出结果包括最大流量和残差图。
     
  • MATLAB中的最小生成树算法
    优质
    本文介绍了在MATLAB环境下实现和应用最小生成树算法的方法与技巧，旨在帮助读者理解和解决复杂网络中成本最低的连接问题。 关于MATLAB算法，可以解决最小生成树问题以及类似的问题。对于最小生成树的概念，学过图论的人都比较熟悉，在此不再赘述。下面提供一个例题，并附有Kruskal算法和Prim算法的示例。
     
  • 用C#实现最小生成树算法
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    本文章介绍了如何使用C#编程语言来实现最小生成树算法。通过详细的代码示例和解释，帮助读者理解该算法的核心概念及其在实际问题中的应用价值。 使用C#在Visual Studio 2010环境下实现最小生成树的控制台应用程序可以直接编写并运行。
     
  • 利用Kruskal和Prim算法在C++中实现最小生成树
    优质
    本文章介绍了如何使用C++编程语言来实现两个经典的图论算法——Kruskal算法和Prim算法，用于构建给定加权无向图的最小生成树。通过详细的代码示例讲解了这两个算法的工作原理及其应用实践。适合对数据结构与算法感兴趣的读者学习参考。 本段落主要介绍了如何使用C++实现Kruskal和Prim算法来构建最小生成树，并具有一定的参考价值。对这些主题感兴趣的读者可以参考此文。
     
  • Python实现的最小生成树算法
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    本项目采用Python语言实现了经典图论问题——最小生成树算法，包括但不限于Kruskal和Prim算法，并提供了测试示例以验证其正确性和效率。 电子科技大学通信网理论基础课程设计包括以下内容： 1. 使用Prim算法实现最小生成树（基于堆）。 2. 使用Kruskal算法实现最小生成树（基于UNION-FIND）。 3. 设计实验，针对多组相同实例，比较不同方法的真实运行时间。
     
  • Edmonds Blossoms算法的实现
    优质
    本文介绍了Edmonds Blossoms算法的实现过程，该算法用于寻找一般图中的最大匹配。通过详细解析和代码示例，帮助读者理解并应用这一经典算法解决实际问题。 埃德蒙兹介绍的这个小项目是埃德蒙兹开花算法的一个实现版本。该程序通过寻找增广路径并扩展已存在的匹配来在图G中找到最大匹配。此项目最初作为大学课程的一部分创建，旨在用于教育目的，并且可以自由地以任何方式重复使用，但没有任何形式的保证或支持。 该项目是在Java 8版本1.8.05下于Eclipse环境下开发完成的。它利用了一些Java 8的功能特性，因此不兼容早期版本。 版权所有 (c) 2014 Michal Staruch（Salmelu）。特此授予任何人免费获得本软件副本和相关文档文件（“软件”）的权利，并可以不受限制地处理该软件，包括但不限于使用、复制、修改、合并发布、分发、再许可以及销售的权限。允许向其提供软件的人也享有同样的权利，但必须包含上述版权声明和此许可声明。 请注意：本项目按照原样提供，不作任何形式上的保证。
     
  • MATLAB中的Kruskal算法与最小生成树
    优质
    本文探讨了在MATLAB环境中实现Kruskal算法的方法及其应用，重点介绍了如何利用该算法求解最小生成树问题，并提供了具体的代码示例和应用场景。 Kruskal算法是一种用于寻找最小生成树的算法。示例代码中有详细的实现过程，并且可以将这些示例转换为函数形式（当前状态下被注释）。要将其改为函数，只需取消相关部分的注释并根据需要更改函数名或文件名即可。