主要内容

最近

半径内最近的邻居

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句法

nodeids =最近（g，s，d）
nodeIds =最近（g，s，d，名称，值）
[nodeids，dist] =最近（___）

描述

例子

nodeids.=最近（G那S.那D.）返回图形中的所有节点G那在距离之内D.从节点S.。如果图表是加权（即，如果G.Edges.包含一个变量重量），然后将那些重物用作沿图中边缘的距离。否则，所有边缘距离都被带到1。

例子

nodeids.=最近（G那S.那D.那名称，价值）使用一个或多个名称值对参数指定的其他选项。例如，如果G是一个加权图，然后最近（g，s，d，'方法'，'unweivited'）忽略图中的边缘权重G而是将所有边缘重量视为1。

例子

[nodeids.那dist] =最近（___）另外返回到每个最近邻居的距离，这样dist（j）是源节点的距离S.到节点nodeids（j）。您可以在以前的语法中使用任何输入参数组合。

例子

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创建和绘制具有加权边缘的图形。

S = [1 1 1 1 11 2 2 2 3 3 3 3 3];T = [2 4 5 6 7 3 8 9 10 11 12 13 14];重量= randi（[1 10]，1,13）;g =图（s，t，重量）;p = plot（g，'布局'那'力量'那'Edgelabel'，g.edges.weight）;

图包含轴。轴包含Type Graphplot的对象。

确定来自节点1的半径为15的节点。

nn =最近（g，1,15）
nn =9×15 7 2 3 4 6 8 12 9

将源节点突出显示为绿色和最近的邻居作为红色。

亮点（p，1，'nodecolor'那'G'）亮点（p，nn，'nodecolor'那'r'）

图包含轴。轴包含Type Graphplot的对象。

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创建和绘制具有加权边缘的图形。

S = [11 11 2 2 6 6 7 7 3 3 3 9 9 4 4 11 11 8];T = [2 3 4 5 6 7 8 5 8 9 10 5 10 11 12 10 12 12];重量= [10 10 10 10 10 11 11 1];g =图（s，t，重量）;绘图（g，'Edgelabel'，g.edges.weight）

图包含轴。轴包含Type Graphplot的对象。

确定哪些节点在节点3的半径范围内，并将距离返回到每个节点。

[nn，dist] =最近（g，3,5）
nn =9×19 10 5 11 4 7 12 6 8
dist =9×11 1 2 2 3 3 3 4 4
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使用加权边缘创建并绘制定向图。

s = {'一种''一种''一种''B''C''C''e''F''F'};t = {'B''C''D''一种''一种''D''F''一种''B'};重量= [1 1 1 2 2 2 2 2 2];G = Digraph（S，T，重量）;绘图（g，'Edgelabel'，g.edges.weight）

图包含轴。轴包含Type Graphplot的对象。

确定从节点的半径内的最近节点'一种'，通过从节点传出路径距离来测量'一种'。

nn_out =最近的（g，'一种'1）
nn_out =3x1细胞{'b'} {'c'} {'d'}

确定具有导致节点的传入路径的所有节点'一种'通过指定半径为INF.。

nn_in =最近的（g，'一种'，inf，'方向'那“来电”）
nn_in =4x1细胞{'b'} {'c'} {'f'} {'e'}

输入参数

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输入图形，指定为a图形要么dig目的。采用图形创建一个无向图形或dig创建定向图形。

例子：g =图（1,2）

例子：G = Digraph（[1 2]，[2 3]）

源节点，指定为该表中的一个表单中的节点索引或节点名称。

价值 例子
标量节点索引 1
字符矢量节点名称 '一种'
字符串标量节点名称 “一种”

例子：最近（g，3,1）

例子：最近（g，'a'，5）

邻居距离半径，指定为数字标量。

例子：最近（g，3,1）

例子：最近（g，'a'，2.5）

名称值对参数

指定可选的逗号分离对名称，价值论点。名称是参数名称和价值是相应的价值。名称必须出现在引号内。您可以以任何顺序指定多个名称和值对参数name1，value1，...，namen，valuen。

例子：[nodeids，dist] =最近（g，s，5，'方法'，'不安'，'方向'，'传入'）

笔记

这'方向'选项只能使用定向图形指定。

距离测量方向，指定为逗号分隔对组成'方向'以及此表中的其中一个选项。

选项 描述
out（默认） 使用路径进行计算距离出去来自源节点S.。
“来电” 使用路径来计算距离在到源节点S.。

例子：最近（g，s，d，'方向'，'传入'）

最短路径算法，指定为逗号分隔对组成'方法'以及此表中的其中一个选项。

选项 描述
'汽车'（默认）

这'汽车'选项自动选择算法：

  • 'unwighted'是用来图形和dig没有边缘权重的输入。

  • '积极的'用于所有图形具有边缘权重的输入，并要求重量是非负的。此选项也用于dig输入具有非负边缘权重的输入。

  • '混合'是用来dig边缘权重包含一些负值的输入。图表不能具有负周期。
'unwighted'

宽度的第一计算，将所有边缘重量视为1。
'积极的'

Dijkstra算法要求所有边缘权重都是非负的。
'混合'（只为dig）

Bellman-Ford算法，指向图形，需要图形没有负周期。

尽管'混合'比这更慢'积极的'对于同样的问题，'混合'更通用，因为它允许一些边缘权重为负。

笔记

对于大多数图表，'unwighted'是最快的算法，其次是'积极的'和'混合'。

例子：最近（g，s，d，'方法'，'正面'）

输出参数

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最近的邻居节点ID，如果是节点索引S.是数字，或者作为节点名称S.是一个节点名称。节点从最接近排序到最远。nodeids.如果未在指定距离内没有节点，则为空。nodeids.永远不会包含源节点S.即使图表有自循环。

采用h =子图（g，[s; nodeids]）从原始图中提取最近邻居的子图G。

邻居距离，作为向量返回。dist（j）是源节点的距离S.到邻居节点nodeids（j）。

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