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构造可以使n个城市连接的最小生成树
1、下面是PRIM算法实现的最小生成树代码。，利用邻接矩阵存储边的信息。程序已通过编译了，可以直接运行。
2、{ int i；for（i=0；in；i++）if（v[i]==a） v[i]=b；} //e1保存选中的边的下标，例如第一个边选的是e的第一条边，那么有：e1[0]==0。
3、每一颗生成树都可以作为一个通信网，当我们构造这个连通网所花的成本最小时，搭建该连通网的生成树，就称为最小生成树。
4、时间复杂度是O（n2），适用于求边稠密连通网的最小生成树。
5、【应用问题】许多应用问题都是一个求无向连通图的最小生成树问题。
6、最小生成树应用于图论知识的实际问题。生成树和最小生成树有许多重要的应用。
贪婪算法几个经典例子
贪心算法经典例子如下：活动安排问题是可以用贪心算法有效求解的一个很好的例子，该问题要求高效地安排一系列争用某一公共***的活动。贪心算法提供了一个简单、漂亮的方法使得尽可能多的活动能兼容地使用公共***。
贪心算法（Greedy Algorithm）在每一步都做出当时看起来最佳的选择，寄希望这样的选择能导致全局最优解。 这种算法并不能保证得到最优解，但对很多问题确实可以求得最优解。
看起来这2点可能不好理解，我用两个例子你就懂了。
无向图最短路径问题
1、{ public static class qu { public static string shortest（int[][] g， int a， int v）//g，矩阵图。a，2起点。v，5终点。
2、所谓单源最短路径问题是指确定起点，寻找该节点到图中任意节点的最短路径，算法可用于寻找两个城市中的最短路径或是解决著名的旅行商问题。问题描述 ：在无向图 中， 为图节点的集合， 为节点之间连线边的***。
3、算法具体的形式包括：确定起点的最短路径问题：即已知起始结点，求最短路径的问题。确定终点的最短路径问题：与确定起点的问题相反，该问题是已知终结结点，求最短路径的问题。
4、对于有向图最短路径问题，其计算过程与无向图最短路径问题相同，主要区别在于：无向图最短路径问题***用单标号法。单标记法是给每个点一个路径标记权；而有最短路径问题的则***用双标号法。
5、当图为无向图是边数为e时，那么度数为2e，当图为有向2图时，那么度数也为2e，所以说边数e和度数之间的关系为2e。基本图：把有向图D的每条边除去定向就得到一个相应的无向图G，称G为D的基本图。
6、问题描述 在无向图 G=（V，E） 中，***设每条边 E[i] 的长度为 w[i]，找到由顶点 V0 到其余各点的最短路径。
哪位高手帮我写一个C语言的Prim和Kruskal算法,有主函数调用可以调试的...
普里姆算法针对顶点展开，通过不断寻找与已构建的生成树的最小边来不断构建新的生成树。普里姆算法对于稠密图，也就是边数非常多的情况会更好一些，因为其是通过顶点来展开的。
Prim算法是一种贪心算法，从一个点出发，每次选择权值最小的边连接到新的节点，直到所有节点都被遍历。
按照prim是：（从起点到终点的边）46，45，51，63，12，32 按照kruskal是：46，15，45，63，12，32 克鲁斯卡尔算法思想先将边中的权值从小到大排序，每次找出候选边中权值最小的边，就将该边并入生成树中。
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