MATLAB-繪製網絡拓撲結構
參考文檔連接：
1.拓撲結構的介紹
2.Matlab繪製樹形圖
3.Matlab–biograph() 函數
①星形拓撲結構
一、定義
星型拓撲結構是一箇中心，多個分節點。它結構簡單，連接方便，管理和維護都相對容易，而且擴展性強。網絡延遲時間較小，傳輸誤差低。中心無故障，一般網絡沒問題。中心故障，網絡就出問題，同時共享能力差，通信線路利用率不高。
二、.m文件
%% 隨機生成31個點
x=100*rand(31,1);
y=100*rand(31,1);
plot(x,y,'r*');
hold on;
%% center代表中心節點一個，children代表子節點30個
for center=1:1
for children=2:31
line([x(center,1),x(children,1)],[y(center,1),y(children,1)]) %將中心節點與所有的子節點連線
text(x(center,1),y(center,1),sprintf('%2.0f',center)) %備註出中心節點的序號
text(x(children,1),y(children,1),sprintf('%2.0f',children)) %備註出子節點的序號
end
end
三、 運行結果
②樹形拓撲結構
一、定義
樹形拓撲結構從總線拓撲演變而來。形狀像一棵倒置的樹,頂端是樹根，樹根以下帶分支，每個分支還可再帶子分支，樹根接收各站點發送的數據，然後再廣播發送到全網。好擴展，容易診斷錯誤，但對根部要求高。
二、.m文件
1.第一種方式
利用biograph函數生成樹
%% 創建31個節點
for n=1:31
ChannelName{n} = sprintf('%2.0f',n);
end
disp(ChannelName);
%% 畫樹狀拓撲圖
tree = [1 2;1 3;1 4;2 5;2 6;2 7;
3 9;3 10;4 11;4 12;4 13;5 14;5 15;5 16;
6 17;6 18;6 19;7 20;7 21;7 22;2 8;
8 23;8 24;8 25;8 26;9 27;9 28;9 29;9 30;10 31;6 8;];
cm = zeros(31);
for i = 1:31
cm(tree(i,1),tree(i,2)) = 1; %CM是這個圖的鄰接矩陣
end
bg1 = biograph(cm,ChannelName);
view(bg1);
- biograph函數生成一個bioinformatics圖對象。
- BG = biograph(CM,IDs) 語句設置節點的序號名稱。①IDs可以使一個元胞數組，數組中每個元素表示一個名字，數組長度與CM矩陣行列長度一致。IDs也可以是一個字符數組（此時各個節點的名字長度相同）。IDs必須是唯一的，不能重複。②參數CM是這個圖的鄰接矩陣（CM可以是稀疏矩陣形式表示也可以是一般方陣形式）。
- 具體註解見參考文檔鏈接
2.第二種方式
利用treeplot、treelayout函數
（如果你們用第一種方式biograph函數，運行出現’biograph’ requires Bioinformatics Toolbox 錯誤，出現這個錯誤是因爲你的matlab沒有Bioinformatics Toolbox工具包）
%用treeVec放樹節點一共33個節點，數組每位存放的的內容是對應節點它的父節點
%如數組前三位，0 1 1，
% 0代表節點1的父節點爲0
% 0後面的1代表節點2的父節點爲1
% 1後面的1代表節點3的父節點爲1，依次類推
treeVec = [0 1 1 1 1 1 2 2 2 2 3 3 3 3 4 4
4 4 5 5 5 5 6 6 6 6 6 7 7 9 9 10 10];
%treeplot 在給定父指針向量的情況下繪製樹形圖
treeplot(treeVec);
count = size(treeVec,2);
%treelayout設置樹或森林的佈局
[x,y] = treelayout(treeVec);
x = x';
y = y';
%顯示節點名
name1 = cellstr(num2str((1:count)'));
text(x(:,1),y(:,1),name1,'VerticalAlignment','bottom','HorizontalAlignment','right');
三、運行結果
1.第一種方式
biograph函數生成樹
2.第二種方式
利用treeplot、treelayout函數
總結
- 雖然想要的拓撲結構圖大致呈現出來了，但是算法有點暴力，不是很便捷，效率不是很高，尤其體系在樹形拓撲結構圖那，因爲所需的鄰接矩陣是手動設置的，那對於有大量節點需求的應用是不適合的，運用起來會很繁瑣。
- 歡迎大家來交流，提供更好的解法，去改進腳本！