图论算法：判断图中的割点和割边

该工具包提供了一系列MATLAB实现的图论算法，可便捷调用。

（II）寻找图中生成树的方法通常可以分为两种：避圈法和破圈法。A. 避圈法包括深度优先搜索和广度优先搜索。B. 破圈法则有其独特的应用方式。

这是图论中的Dijkstra算法，用于寻找最短路径。具体的用法和接口代码中都有详细说明。

无向图中的LOW函数t定义了辅助函数low[u]，用于确定点u及其后代能够追溯到的最早祖先点v的pre[v]值。在无向图中，该函数类似于有向图中的计算方式。具体而言，对于每个点u，初始化low[u] = pre[u] = cnt++；然后对于u的每个邻居v（不考虑自环），如果v是白色点（即pre[v] == -1），则通过dfs-visit(v)来更新low[u]；如果v已被访问过且low[u]大于pre[v]，则更新low[u] = pre[v]。

提供详尽的图论代码及数学建模必备资料，确保代码正确性，亲测可用。

图形对象和句柄在MATLAB的绘图过程中扮演着核心角色。图形对象是图形系统中最基本、最底层的单元，通过它们可以实现对图形的控制和调整。例如，可以通过定义变量x和y1、y2来创建图形对象，并使用plot函数将它们绘制出来，以展示正弦曲线sin(2x)和余弦曲线cos(2x)的关系。

最短路径问题是一个经典的图论问题，广泛应用于网络优化、交通规划和计算机科学等领域。1956年，荷兰计算机科学家艾兹格·迪科斯彻提出了Dijkstra算法，这一算法有效地解决了单源最短路径问题。Dijkstra算法适用于加权有向图或无向图，主要目的是从指定的起始节点找到到达其他所有节点的最短路径。算法包括初始化阶段，迭代过程和最终的路径回溯。通过输入邻接矩阵和节点权重，可以实现该算法的计算和路径输出。实验不仅锻炼了图处理能力，还深化了对最短路径算法的理解。

图论中常见术语包括：1) 边及其两端点称为互相关联；2) 与同一条边关联的两个端点称为相邻的顶点；3) 与同一个顶点关联的两条边称为相邻的边；4) 端点重合形成的边称为环；5) 若一对顶点之间有两条以上的边连接，则称这些边为重边。简单图指既没有环也没有重边的图。MATLAB在这些术语的应用方面具有重要意义。

Matlab图论算法工具箱 本工具箱提供了多种图论算法的Matlab实现，涵盖了图的创建、遍历、搜索、最短路径、最小生成树等经典算法。代码注释清晰，方便使用者理解和修改。 ### 工具箱功能 图的表示: 支持邻接矩阵和邻接表两种图的存储方式。 图的创建: 提供手动输入和文件读取两种图的创建方式。 图的遍历: 实现深度优先搜索 (DFS) 和广度优先搜索 (BFS) 算法。 图的搜索: 提供Dijkstra算法、Bellman-Ford算法、Floyd-Warshall算法用于计算单源/多源最短路径。 最小生成树: 实现Prim算法和Kruskal算法用于计算图的最小生成树。 ### 使