简化
将多图化简为简单图
语法
描述
H=简化(G，pickmethod）pickmethod可以“第一”(默认),“最后一次”，“最小值”,或“马克斯”．
H=简化(G，aggregatemethod）G是下降了。aggregatemethod可以“和”或“的意思是”．
H=简化(___，selfloopflag）“keepselfloops”指定具有一个或多个自循环的节点将在简化图中具有一个自循环。
例子
简化多图为简单图
在节点1和节点2之间创建一个带有多条边的加权无向多图。
G =图([1 1 1 1 2 3]，[2 2 2 3 3 4]，1:6);G.Edges
ans =6×2表EndNodes Weight ________ ______ 1 2 1 1 2 2 1 2 3 1 3 4 2 3 5 3 4 6
将多图简化为一个简单图，使节点1和节点2之间只有一条边。简化保持这两个节点之间的第一条边，: G.Edges (1)，并放下了其他的。
G =化简(G);G.Edges
ans =4×2表EndNodes Weight ________ ______ 1 2 1 1 3 4 2 3 5 3 4 6
选择或组合多个图边
使用的第二个输入简化选择在多条边之间进行选择或将多条边合并为一条的方法。
创建一个加权多图。在这个图中，5条边出现在节点3和节点4之间，但这些边具有随机权值。查看边缘表，绘制图形以供参考。
G = graph([1 2 3 3 3 3 3 3 3]，[2 3 1 4 4 4 4 4 4]，randi(10,1,8));G.Edges
ans =8×2表EndNodes权重________ ______ 1 2 9 1 3 2 2 3 10 3 4 10 3 4 7 3 4 1 3 4 3 3 4 6
情节(G,“EdgeLabel”G.Edges.Weight)
命令简化(G)保留第一个重复的边。但是，可以对第二个输入指定不同的选择/组合方法。
在多条边之间进行选择的选项有:“第一”(默认),“最后一次”，“最小值”,“马克斯”．用最大的重量保持重复的边缘。
H_pick = simplify(G，“马克斯”）;情节(H_pick“EdgeLabel”H_pick.Edges.Weight)
将多条边合并为一条的选项有:“和”而且“的意思是”．将重复的边相加以生成权重较大的单个边。
H_comb =简化(G，“和”）;情节(H_comb“EdgeLabel”H_comb.Edges.Weight)
在图中保存自循环
方法在保留自循环的同时简化图“keepselfloops”选择。
创建具有两个节点和几个自循环的多图。简化图并保留自循环。
G =图([1 1 1 1 1 1 2 2 2]，[1 1 1 1 1 2 2 2 2]);情节(G)轴平等的
G =化简(G，“keepselfloops”）;情节(G)轴平等的
边缘索引和重复边的计数
的第二个和第三个输出简化获取关于合并了多少条边(以及哪些边)的信息。
创建一个具有三个节点和四条边的无向多图。
G =图([1 1 1 2]，[2 2 3 3]);G.Edges
ans =4×1表EndNodes ________ 1 2 1 2 1 3 2 3
简化图并指定三个输出以获得关于合并边的附加信息。
[G,ei,ec] =简化(G)
G =具有属性的图:边:[3x1表]节点:[3x0表]
ei =4×11 1 2 3
电子商务=3×12 1 1
ei(我)简化图中的边代表边吗我在旧图中。因为前两条边是重复的，Ei (1) = Ei (2) = 1．同时,Ec (1) = 2，因为新图中有两条边对应于旧图中的边1。
用特定的边变量简化图
方法简化多图“PickVariable”而且“AggregationVariables”名称-值对。
创建一个多图，其中节点表示位置，边表示交通方式。边缘具有反映每种运输方式的成本和时间的属性。预览边缘表。
G = graph([1 1 1 1 1 1 2 2]，[2 2 2 3 3 3 3 3]，[]，{“纽约”，“波士顿”，“华盛顿特区”。});G.Edges.Mode = categorical([1 2 3 1 2 3 1 2 3]，[1 2 3]，{“空气”“火车”“公共汽车”});G.Edges.Cost = [400 80 40 250 100 75 325 150 100]';G.Edges.Time = [1 75 1.5 10 8 1.75 11 9]';G.Edges
ans =9×4表EndNodes模式成本时间 ___________________________________ _____ ____ ____ {' 纽约'}{}“波士顿”空气400 1{“纽约”}{}“波士顿”培训80名7{“纽约”}{}“波士顿”巴士40 5{“纽约”}{华盛顿特区Air 250 1.5{'纽约'}{'华盛顿特区100号列车10{纽约}{华盛顿特区75路8{波士顿}{华盛顿特区Air 325 1.75{'波士顿'}{'华盛顿特区第150次列车11号{'波士顿'}{'华盛顿特区100路公共汽车
作图以供参考。在每条边线上标明运输方式，使边线宽度与时间成正比，每条边线颜色与成本成正比。
情节(G,“EdgeLabel”cellstr (G.Edges.Mode),“线宽”G.Edges.Time. /分钟(G.Edges.Time),“EdgeCData”G.Edges.Cost) colorbar
使用“最小值”选择方法，并指定值“PickVariable”随着“时间”变量来查找每组节点之间的最快传输方式。
t =化简(G，“最小值”，“PickVariable”，“时间”）;情节(t)“EdgeLabel”cellstr (t.Edges.Mode))
使用“和”聚合方法，并指定值“AggregationVariables”作为“成本”计算每个连接能赚多少钱。
c =简化(G，“和”，“AggregationVariables”，“成本”）;情节(c,“EdgeLabel”c.Edges.Cost)
输入参数
输出参数
版本历史
在R2018a中介绍
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