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function [p,A]=randomgraph()

function suijitu()

disp('随机图生成策略1,2,3或4')

disp('1表示 与均匀随机数比较法，总共生成的边数为N*(N-1)/2*alph');

disp('2表示 概率排序法，总共生成的边数为N*(N-1)/2*alph,并以一定的较小的概率对边随机化重连');

disp('3表示 与均匀随机数比较，但不要求总共的边数为N*(N-1)/2*alph');

disp('4表示 赌轮法，总共生成的边数为N*(N-1)/2*alph');

pp=input('请输入随机图生成策略1,2,3或4:');

% N=input('网络图中节点的总数目N：');

% alph=input('网络图中边的平均连接度alph: ');

% beta=input('表征边的平均长度的参数beta: ');

N=100;

alph=0.25;

beta=0.3;

randData=rand(2,N)*1000;

x=randData(1,:);

y=randData(2,:);

p=lianjiegailv(x,y,alph,beta,N);

switch pp

case 1

A=bian_lianjie1(p,N,alph);

case 2

relink=input('请输入边重新连接的概率:');

A=bian_lianjie2(p,N,alph,relink);

case 3

A=bian_lianjie3(p,N,alph);

case 4

A=bian_lianjie4(p,N,alph);

otherwise

disp('The number pp you input is wrong');

return;

end

plot(x,y,'r.','Markersize',18);

hold on;

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);

hold on;

end

end

end

hold off

[C,aver_C]=Clustering_Coefficient(A);

[DeD,aver_DeD]=Degree_Distribution(A);

[D,aver_D]=Aver_Path_Length(A);

disp(['该随机图的边数为：',int2str(sum(sum(A))/2)]);

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)]);

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

%% 该函数求解两节点连接边的概率

function p=lianjiegailv(x,y,alph,beta,N)

d=zeros(N);

for i=1:N

for j=1:N

d(i,j)=sqrt((x(i)-x(j))^2+((y(i)-y(j)))^2);

end

end

L=max(max(d));

for i=1:N

for j=1:N

p(i,j)=alph*exp(-d(i,j)/beta/L);

end

p(i,i)=0;

end

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

% 生成机制1：与[0,1]内均匀随机数比较，若p(i,j)>random_data,则连接节点i,j.

% 直至总共生成的边数为N*(N-1)/2*alph

function A=bian_lianjie1(p,N,alph) % 返回值D为邻接矩阵

A=zeros(N);num=0;

for k=1:inf

for i=1:N

for j=1:N

random_data=rand(1,1);

if p(i,j)>=random_data&A(i,j)==0

A(i,j)=1;A(j,i)=1;

num=num+1;

if num>=N*(N-1)/2*alph

return ;

end

end

end

end

end

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

%% 生成机制2：将概率从大到小排序，连接概率排在前面的节点对，直至总共生成的边数为N*(N-1)/2*alph

%% 以一定的较小的随机随机