I just started using scilab. In fact I was looking for a code that can perform minimum weight perfect matching on complete graphs. I am not sure whether the perfect_match function will do so. I have some confusions that I need to get cleared about.<br>
<br>1. Why does the arcost vector need to have dimension twice the number of edges? <br>2. In the example the vector is generated randomly. But I have a set which is being generated by another program, hence I have only the costs for the edges of the graph. If I am doubling the dimension, what values should I be entering in those slots? For example, if my edge set is "n" dimensional, I have "n" costs only. But arcost needs to be of dimension "2n". What should be the values for those "n" additional slots in the vector?<br>
3. I see functions for handling "x" and "y" coordinates of the nodes. g("node_x") and g("node_y"). What if my dataset is 3 dimensional?<br><br>Thanks<br>Samidh<br clear="all"><br>-- <br>
Samidh Chatterjee<br>Dept. of Computer Science<br>Florida State University<br>Tallahassee, FL<br>USA<br>