计算无向图的连通子图个数，使用dfs遍历，例如 Input : 5 1 2 1 3 1 4 2 5 Output: 1 Input: 5 1 3 1 4 2 5 3 4 Output: 2

%a 函数来定义您自己的子图轴的协调%你最好估计输入以确保不超过这个数字； %这个函数类似于subplot(row,col,i) %i 是第 i 个子图%[x,y,w,h]=MYaxis(rownum,colnum,wblank,hblank,leftside,rightside,upside,downside,i); % 行数=5 % 列=4 % [x,y,w,h]=MYaxisrownum,colnum,0.00,0.00,0.1,0.1,0.15,0.25,isub);

频繁子图挖掘算法gSpan的设计与实现.doc

'subplot.m' 是在一个图中绘制多轴的有用函数。 但是，它在 GUI 开发中不可用。 因此，我开发了一个函数来在 GUI 面板或图形中生成类似结果的子图。 核心函数是'PlotInPanle.m' functionm，其中第一个输入是面板uicontrol或图形的句柄，第二个输入是每个子图形的布局。 'PlotInPanle.m' 的输出是每个轴的句柄。 基于PlotInPanle.m编译了一个名为'SubplotPanel.fig'的GUI，以说明其功能。 示例 1：子图面板； 示例 12： h=figure;Layout.Subplot=[2,2]; Layout.Figure=[{[1]},{[3]},{[2,4]}];AxesHandel=PlotInPanle(h,Layout);

子图查询是指输入一个图数据库和查询子图, 输出图数据库中包含查询子图的图集合, 它广泛应用于社会网、生物网和信息网的查询应用中。目前的子图查询算法大多采用静态消耗测算模式, 此类测算模式在图中点数和连接边数呈指数分布时, 会在少数节点上花费较多时间遍历其邻节点, 导致查询算法效率低下。根据信息熵在信息度量中的作用, 将条件信息熵作为启发式匹配的依据, 提出了基于信息熵的子图匹配算法。实验表明, 基于信息熵的子图匹配算法具有更高的查询效率, 且在指数分布的数据集上效果更明显。

最大完全子图，可以将任意N*N矩阵划分为多个完全子图。

我不知道原因，但最新的 matlab 版本（例如 Matlab 2012a）中的默认“颜色条”在使用许多子图时表现非常差：绘图速度非常慢（40 秒）并且子图缩小到你甚至看不到它们！ （即不知何故，默认颜色条在 suplots 之间强制使用太多未使用的空间，因此它们不适合图中）。 使用旧版本的 colorbar.m（我在此处将其重命名为“mycolorbar.m”）完全解决了这些问题：绘图速度非常快（4 秒）并且子图是正确的。 默认情况下，子图之间的空间也很好。 这与我们在较旧和较轻的 Matlab 6.5 版本中执行默认 suplot + colorbar 时的有效行为相同。 您可以在此处将慢速/废话默认（新版本）“colorbar”与快速/良好（旧版本）“mycolorbar”进行比较。 下载文件“mycolorbar.m”并将其保存在您的工作文件夹中。 打开 Matlab 201

介绍了关于西门子PLC的全套接线端子图的详细说明，提供西门子产品的技术资料的下载。

MATLAB应用小案例：截断坐标轴、共用colorbar、取消子图空隙、tiledlayout函数.zip

子图匹配问题（子图同构）是NP完全的。 以前，我们使用回溯方法（http://esmalgorithm.sourceforge.net）为依赖关系图设计了精确的子图匹配（ESM）算法。 我们进一步设计了一种近似子图匹配（ASM）算法，该算法能够基于子图距离检测近似子图匹配。 假设图G和子图Gs分别具有m和n个顶点，以及km和kn边，则最坏情况下的算法总复杂度为O（m ^ n * n（n-1）/ 2 * km * log m） 。 该Java实现实现了我们的ASM算法。 请参阅README文件：https://sourceforge.net/projects/asmalgorithm/files/如果您使用我们的ASM实现来支持学术研究，请引用以下论文：Hai Hai Liu，Lawrence Hunter，Vlado Keselj和Karin Verspoor。 基于近似子图匹配的生物医学事件和关系文献挖掘。 PLOS ONE，8：4 e60954，2013年。