创建并绘制有向图。

s=[1 2 3 4 6 6 7 8 7 5]；t=[2 3 4 5 5 6 6 1 8 1 3 2 8]；G=有向图（s，t）；绘图（G）

计算节点7和节点8之间的最短路径。

p = shortestpath（g，7,8）

P =1×57 1 3 5 8

创建和绘制具有加权边缘的图形。

s=[1 1 2 6 7 7 3 3 9 4 4 11 8]；t=[2 3 4 6 7 8 8 9 10 5 10 11 12]；权重=[10 10 10 10 1 1 1 1 1]；G=图形（s，t，权重）；绘图（G，'Edgelabel'，G.边缘重量）

找到节点3和8之间的最短路径，并指定两个输出以返回路径的长度。

[P，d]=最短路径（G，3,8）

P =1×53 9 5 7 8

d=4

由于图中的中心的边缘具有大的权重，因此节点3和8之间的最短路径围绕边缘权重最小的图形的边界。该路径的总长度为4。

使用自定义节点坐标创建和绘制具有加权边缘的图表。

s=[11 11 2 7 9 3 1 10 8 4 5 6 8]；t=[2 3 4 5 7 7 5 9 6 10 11 11 8 11 9]；权重=[1 1 1 3 2 4 1 6 2 8 9 3 2 10 12 15 16]；G=图形（s、t、权重）；x=[0.5-0.5-0.50.51.50-1.5-2]；y=[0.50.5-0.5-0.52-0.50]；p=曲线图（G，“扩展数据”, x,'ydata', y,'Edgelabel'，g.edges.weight）;

根据图边权重查找节点6和8之间的最短路径。以绿色突出显示此路径。

[path1，d]=最短路径（G，6,8）

path1 =1×56 3 1 4 8

d = 14

突出显示（p，路径1，'Edgecolor'那“g”）

具体说明方法作为未加权为了忽略边缘权重，而是处理所有边缘，就像它们的重量为1.该方法在节点之间产生不同的路径，先前具有太大的路径长度是最短路径。突出显示红色的这条路径。

[path2 d] = shortestpath (8 G, 6日,“方法”那“未加权”）

path2 =1×36 9 8.

d=2

突出显示（p，路径2，'Edgecolor'那'r'）

绘制多层游戏中的两个节点之间的最短路径，并突出显示遍历的特定边缘。

创建一个有五个节点的加权多重图。几对节点之间有多条边。绘制该图以供参考。

G=图（[1 1 1 2 3 3 4 4]，[2 2 2 2 3 4 4 5 5 2]，[2 4 6 8 10 5 3 1 6 8 9]）；p=图（G，'Edgelabel'，g.edges.weight）;

找到节点1和节点5之间的最短路径。由于其中几对在它们之间具有多个边缘，请指定三个输出最短路径返回最短路径遍历的特定边缘。

[P d edgepath] = shortestpath (G, 1, 5)

P =1×51 2 4 3 5

d = 11

EdgePath =.1×41 7 9 10

结果表明，最短路径的总长度为11，并遵循以下给定的边：G.edges（EdgePath，:)．

G.edges（EdgePath，:)

ans=4×2表Endnodes重量________ ______1 2 2 2 4 3 3 4 1 3 5 5

通过使用突出显示此边缘路径突出函数与'边缘'名称 - 值对以指定遍历的边缘的索引。

亮点（p，'边缘'，edgepath）

使用节点之间的距离作为边缘权重找到图形中节点之间的最短路径。

使用10个节点创建图形。

S = [1 1 2 2 3 4 4 5 5 6 6 7 8 9];T = [2 4 3 5 6 5 7 9 6 7 7 8 9 10 10];图G = (s, t);

创造x-和y-图形节点的坐标。然后通过指定使用节点坐标绘制图表“扩展数据”和'ydata'名称-值对。

x=[12322.5435]；y=[1234-1231.5]；曲线图（G，“扩展数据”, x,'ydata', y)

通过计算图节点之间的欧氏距离，为图添加边的权值。距离是从节点坐标计算的 $（{\mathit{X}}_{\mathit{一世}}那{\mathit{y}}_{\mathit{一世}}）$作为：

算计 $\Delta \mathit{X}$和 $\Delta \mathit{y}$，首先使用芬德吉斯获得载体锡和总氮描述图中每个边缘的源和目标节点。然后使用锡和总氮索引到X-及y-坐标向量与计算 $\Delta \mathit{X}={\mathit{X}}_{\mathit{S.}}-{\mathit{X}}_{\mathit{T.}}$和 $\Delta \mathit{y}={\mathit{y}}_{\mathit{S.}}-{\mathit{y}}_{\mathit{T.}}$．这海波功能计算正方形之和的Squareroot，所以指定 $\Delta \mathit{X}$和 $\Delta \mathit{y}$作为输入参数来计算每条边的长度。

[sn，tn]=findedge（G）；dx=x（sn）-x（tn）；dy=y（sn）-y（tn）；D=hypot（dx，dy）；

将距离添加到图形中作为边权重，并用标记的边重新打印图形。

G.边缘重量=D'；p=曲线图（G，“扩展数据”, x,'ydata', y,'Edgelabel'，g.edges.weight）;

计算节点1和节点10之间的最短路径，并指定两个输出以同时返回路径长度。对于加权图，最短路径自动使用“肯定的”考虑边缘权重的方法。

[路径，len] = shortestpath（g，1,10）

路径=1×41 4 9 10

Len = 6.1503.

使用突出函数显示绘图中的路径。

突出(p,路径,'Edgecolor'那'r'那“线宽”,2)