复杂网络中基本网络模型的matlab实现5NN_coupled_net

function A=NN_coupled_net()
%%% 产生有N个节点，每个节点有2K个邻居节点的最近邻耦合网络
%% A ——————返回生成网络的邻接矩阵
disp('该程序生成最近邻耦合网路：');
N=input('请输入最近邻耦合网络中节点的总数N：');
K=input('请输入最近邻耦合网络中每个节点的邻居节点的个数的一半K：');
if K>floor(N/2)
disp('输入的K值不合法')
return;
end
angle=0:2*pi/N:2*pi-2*pi/N; %%生成最近邻耦合网络的各节点坐标
x=100*sin(angle);
y=100*cos(angle);
plot(x,y,'ro','MarkerEdgeColor','g','MarkerFaceColor','r','markersize',8);
hold on;

A=zeros(N);
for i=1:N
for j=i+1:i+K
jj=j;
if j>N
jj=mod(j,N);
end
A(i,jj)=1; A(jj,i)=1; %%生成最近邻耦合网络的邻接矩阵
end
end
for i=1:N
for j=i+1:N
if A(i,j)~=0
plot([x(i),x(j)],[y(i),y(j)],'linewidth',1.2);
hold on; %% 画出最近邻耦合网络图
end
end
end
axis equal;
hold off
[C,aver_C]=Clustering_Coefficient(A);
[DeD,aver_DeD]=Degree_Distribution(A);
[D,aver_D]=Aver_Path_Length(A);
disp(['该随机图的平均路径长度为：',num2str(aver_D)]); %%输出该网络的特征参数
disp(['该随机图的聚类系数为：',num2str(aver_C)]);
disp(['该随机图的平均度为：',num2str(aver_DeD)]);