No BSD License  

Highlights from
MatlabBGL

MatlabBGL

by

 

30 Apr 2006 (Updated )

MatlabBGL provides robust and efficient graph algorithms for Matlab using native data structures.

rtest_3_cojocaru()
function rval = rtest_3_cojocaru()
% The regression test for the bug reported by Radu Cojocaru on 9 November
% 2006.  The error is getting erroneous edges in the minimum spanning tree.
%  The cause of the error is that mst outputs exactly n-1 edges for the
%  minimum spanning tree.  However, if the graph is disconnected, then the
%  MST will only have n-(number of components) edges.  The implementation
%  of mst.m at the at time would include the extra edges in the tree.

A = [
0.0 0.043440 0.028011 0.026889 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
0.043440 0.0 0.078864 0.070572 0.057703 0.044092 0.030731 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
0.028011 0.078864 0.0 0.671141 0.215054 0.100000 0.050352 0.036062 0.030788 0.029533 0.027762 0.026860 0.026645 0.025714 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
0.026889 0.070572 0.671141 0.0 0.316456 0.117509 0.054437 0.038110 0.032268 0.030893 0.028960 0.027980 0.027747 0.026738 0.025740 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
0.000000 0.057703 0.215054 0.316456 0.0 0.186916 0.065746 0.043328 0.035932 0.034235 0.031878 0.030694 0.030414 0.029206 0.028019 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
0.000000 0.044092 0.100000 0.117509 0.186916 0.0 0.101420 0.056402 0.044484 0.041911 0.038432 0.036724 0.036324 0.034614 0.032960 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
0.000000 0.030731 0.050352 0.054437 0.065746 0.101420 0.0 0.127065 0.079239 0.071429 0.061881 0.057571 0.056593 0.052549 0.048828 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
0.000000 0.000000 0.036062 0.038110 0.043328 0.056402 0.127065 0.0 0.210526 0.163132 0.120627 0.105263 0.102041 0.089606 0.079302 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
0.000000 0.000000 0.030788 0.032268 0.035932 0.044484 0.079239 0.210526 0.0 0.724638 0.282486 0.210526 0.198020 0.156006 0.127226 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
0.000000 0.000000 0.029533 0.030893 0.034235 0.041911 0.071429 0.163132 0.724638 0.0 0.462963 0.296736 0.272480 0.198807 0.154321 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
0.000000 0.000000 0.027762 0.028960 0.031878 0.038432 0.061881 0.120627 0.282486 0.462963 0.0 0.826446 0.662252 0.348432 0.231481 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
0.000000 0.000000 0.026860 0.027980 0.030694 0.036724 0.057571 0.105263 0.210526 0.296736 0.826446 0.0 3.333333 0.602410 0.321543 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
0.000000 0.000000 0.026645 0.027747 0.030414 0.036324 0.056593 0.102041 0.198020 0.272480 0.662252 3.333333 0.0 0.735294 0.355872 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
0.000000 0.000000 0.025714 0.026738 0.029206 0.034614 0.052549 0.089606 0.156006 0.198807 0.348432 0.602410 0.735294 0.0 0.689655 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
0.000000 0.000000 0.000000 0.025740 0.028019 0.032960 0.048828 0.079302 0.127226 0.154321 0.231481 0.321543 0.355872 0.689655 0.0 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.0 0.450450 0.335570 0.255754 0.096154 0.073855
0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.450450 0.0 1.315789 0.591716 0.122249 0.088339
0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.335570 1.315789 0.0 1.075269 0.134771 0.094697
0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.255754 0.591716 1.075269 0.0 0.154083 0.103842
0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.096154 0.122249 0.134771 0.154083 0.0 0.318471
0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.073855 0.088339 0.094697 0.103842 0.318471 0.0
];

A = sparse(A);

T = mst(A);

rval = 1;

G = A - T;
[i j v] = find(G);

if any(v < 0)
    rval = 0;
end

Contact us