在n个城市之间建设网络，只需保证连通即可，求最经济的架设方法。存储结构采用多种，求解算法亦多种。用C语言实现其算法。

这是一个经典的最小生成树问题，可以使用Prim算法或Kruskal算法来解决。这里我介绍一下Prim算法的实现。

1. 将一个任意一个点作为起始点，并将该点加入到已访问的集合中。
2. 遍历当前已访问的集合中的每一个点，找到与其相邻且未被访问的点中，权值最小的那个点，并将其加入到已访问的集合中。
3. 重复步骤2，直到所有的点都被访问过。

在Prim算法中，我们需要使用一个二维数组来存储每个城市之间的距离，另外还需要使用两个数组分别来存储已访问的集合和未访问的集合。

以下是Prim算法的C语言实现代码：

#define INF 0x3f3f3f3f // 定义无穷大

int prim(int n, int graph[][n]) {
    int visited[n]; // 已访问的集合
    int unvisited[n]; // 未访问的集合
    int minDist[n]; // 存储当前已访问的点到未访问的点的最短距离
    int result = 0; // 存储最小生成树的权值之和

    // 初始化
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        visited[i] = 0;
        unvisited[i] = 1;
        minDist[i] = INF;
    }

    // 选择任意一个点作为起始点
    int start = 0;
    visited[start] = 1;
    unvisited[start] = 0;

    // 更新minDist数组
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        if (i != start) {
            minDist[i] = graph[start][i];
        }
    }

    // 开始访问
    for (int i = 0; i < n - 1; i++) {
        // 找到未访问的集合中距离已访问的集合最近的点
        int minIndex = -1;
        int minDistance = INF;
        for (int j = 0; j < n; j++) {
            if (unvisited[j] && minDist[j] < minDistance) {
                minIndex = j;
                minDistance = minDist[j];
            }
        }

        // 将该点加入到已访问的集合中
        visited[minIndex] = 1;
        unvisited[minIndex] = 0;

        // 更新minDist数组
        for (int j = 0; j < n; j++) {
            if (unvisited[j] && graph[minIndex][j] < minDist[j]) {
                minDist[j] = graph[minIndex][j];
            }
        }

        // 累加权值
        result += minDistance;
    }

    return result;
}

其中，n表示城市的数量，graph表示二维数组，存储了每个城市之间的距离。最后，我们返回计算出的最小生成树的权值之和即可。