discovernode 1 NaN NaN NaN

edgetonew NaN 1 7 1

discovernode 7 NaN NaN NaN

edgetonew NaN 7 3 10

discovernode 3 NaN NaN NaN

edgetodiscovered NaN 3 1 3

edgetonew NaN 3 5 4

discovernode 5 NaN NaN NaN

edgetonew NaN 5 4 8

discovernode 4 NaN NaN NaN

edgetonew NaN 4 2 7

discovernode 2 NaN NaN NaN

edgetonew NaN 2 6 2

discovernode 6 NaN NaN NaN

edgetodiscovered NaN 6 4 9

finishnode 6 NaN NaN NaN

finishnode 2 NaN NaN NaN

finishnode 4 NaN NaN NaN

finishnode 5 NaN NaN NaN

edgetofinished NaN 3 6 5

edgetonew NaN 3 8 6

discovernode 8 NaN NaN NaN

edgetodiscovered NaN 8 7 11

finishnode 8 NaN NaN NaN

finishnode 3 NaN NaN NaN

finishnode 7 NaN NaN NaN

finishnode 1 NaN NaN NaN

startnode 9 NaN NaN NaN

discovernode 9 NaN NaN NaN

edgetofinished NaN 9 1 12

edgetofinished NaN 9 6 13

edgetofinished NaN 9 8 14

finishnode 9 NaN NaN NaN

startnode 10 NaN NaN NaN

discovernode 10 NaN NaN NaN

edgetofinished NaN 10 2 15

finishnode 10 NaN NaN NaN

        表 T 中的值对可视化搜索很有用。函数 visualize_search.m 展示了一种方法，使用通过 bfsearch 和dfsearch 执行的搜索的结果，根据事件表 T 突出显示图中的节点和边。该函数在算法中的每一步执行前都会暂停，这样您就可以通过按任意键缓慢地逐步执行搜索。

        将 visualize_search.m 保存在当前文件夹中。

function visualize_search(G,t)
% G is a graph or digraph object, and t is a table resulting from a call to
% BFSEARCH or DFSEARCH on that graph.
%
% Example inputs: G = digraph([1 2 3 3 3 3 4 5 6 7 8 9 9 9 10], ...
% [7 6 1 5 6 8 2 4 4 3 7 1 6 8 2]);
% t = dfsearch(G, 1, 'allevents', 'Restart', true);
% Copyright 1984-2019 The MathWorks, Inc.
isundirected = isa(G, 'graph');
if isundirected
% Replace graph with corresponding digraph, because we need separate
% edges for both directions
[src, tgt] = findedge(G);
G = digraph([src; tgt], [tgt; src], [1:numedges(G), 1:numedges(G)]);
end
h = plot(G,'NodeColor',[0.5 0.5 0.5],'EdgeColor',[0.5 0.5 0.5], ...
'EdgeLabelMode', 'auto');
for ii=1:size(t,1)
switch t.Event(ii)
case 'startnode'
highlight(h,t.Node(ii),'MarkerSize',min(h.MarkerSize)*2);
case 'discovernode'
highlight(h,t.Node(ii),'NodeColor','r');
case 'finishnode'
highlight(h,t.Node(ii),'NodeColor','k');
otherwise
if isundirected
a = G.Edges.Weight;
b = t.EdgeIndex(ii);
edgeind = intersect(find(a == b),...
findedge(G,t.Edge(ii,1),t.Edge(ii,2)));
else
edgeind = t.EdgeIndex(ii);
end
switch t.Event(ii)
case 'edgetonew'
highlight(h,'Edges',edgeind,'EdgeColor','b');
case 'edgetodiscovered'
highlight(h,'Edges',edgeind,'EdgeColor',[0.8 0 0.8]);
case 'edgetofinished'
highlight(h,'Edges',edgeind,'EdgeColor',[0 0.8 0]);
end
endnodeStr = t.Node;
if isnumeric(nodeStr)
nodeStr = num2cell(nodeStr);
nodeStr = cellfun(@num2str, nodeStr, 'UniformOutput', false);
endedgeStr = t.Edge;
if isnumeric(edgeStr)
edgeStr = num2cell(edgeStr);
edgeStr = cellfun(@num2str, edgeStr, 'UniformOutput', false);
endif ~isnan(t.Node(ii))
title([char(t{ii, 1}) ' on Node ' nodeStr{ii}]);
else
title([char(t{ii, 1}) ' on Edge (' edgeStr{ii, 1} ', '...
edgeStr{ii, 2},') with edge index ' sprintf('%d ', t{ii, 4})]);
enddisp('Strike any key to continue...')
pause
end
disp('Done.')
close all

        对于该杠铃图而言，此分区恰好将图平分为两个相等的节点集。但符号切割不总是生成平衡切割。任何时候均可通过计算 w 的中位数并将其用作阈值来平分图。这种分区方法被称为中位数切割，它能保证每个子图具有相等的节点数量。使用中位切割时，首先按中位数平移 w 中的值：

 

3.2 自定义数据提示中的现有数据

3.3 将数据添加到数据提示

3.4 从数据提示中删除数据

        数据提示显示现在只显示城市编号和 Wi-Fi 状态。  

4.为图节点和边添加标签

4.1 创建并绘制图

4.2 添加节点标签

4.3 添加边标签

4.4 调整字体属性

4.5 突出显示边