用C语言完成任务: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。存储结构自定。要求用克鲁什卡尔算法求解，如有优化，要有优化过程。城市之间关系图如下图所示,城市编号和名称如下表所示。

好的，这是一个经典的最小生成树问题。我们可以使用克鲁斯卡尔算法来解决。

首先，我们需要将城市之间的关系图表示为一个邻接矩阵或邻接表的形式，以便于后续处理。例如，使用邻接矩阵表示如下：

   A B C D E F G H I J K L M
A  0 9 0 0 0 0 7 0 0 0 0 0 0
B  9 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
C  0 2 0 8 0 0 0 0 0 0 0 0 0
D  0 0 8 0 7 0 0 0 0 0 0 0 0
E  0 0 0 7 0 2 0 0 0 0 0 0 0
F  0 0 0 0 2 0 1 6 0 0 0 0 0
G  7 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 5
H  0 0 0 0 0 6 0 0 4 0 0 0 0
I  0 0 0 0 0 0 0 4 0 5 0 0 0
J  0 0 0 0 0 0 0 0 5 0 3 0 0
K  0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 0 2 0
L  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 2
M  0 0 0 0 0 0 5 0 0 0 0 2 0

接下来，我们可以使用克鲁斯卡尔算法来构建最小生成树。具体来说，我们可以按照边的权值从小到大的顺序选择边，并且在选择每条边时检查是否会形成环。如果不会形成环，则将该边添加到最小生成树中。

下面是用C语言实现克鲁斯卡尔算法的示例代码：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

// 定义边的结构体
struct Edge {
    int u, v, w;
};

// 定义并查集
struct UnionFind {
    int *parent;
    int *size;
};

// 创建并查集
struct UnionFind* create_union_find(int n) {
    struct UnionFind *uf = (struct UnionFind*)malloc(sizeof(struct UnionFind));
    uf->parent = (int*)malloc(n * sizeof(int));
    uf->size = (int*)malloc(n * sizeof(int));
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        uf->parent[i] = i;
        uf->size[i] = 1;
    }
    return uf;
}

// 查找元素所在的集合
int find(struct UnionFind *uf, int u) {
    while (uf->parent[u] != u) {
        uf->parent[u] = uf->parent[uf->parent[u]];
        u = uf->parent[u];
    }
    return u;
}

// 合并两个集合
void union_set(struct UnionFind *uf, int u, int v) {
    int pu = find(uf, u);
    int pv = find(uf, v);
    if (pu != pv) {
        if (uf->size[pu] < uf->size[pv]) {
            int temp = pu;
            pu = pv;
            pv = temp;
        }
        uf->parent[pv] = pu;
        uf->size[pu] += uf->size[pv];
    }
}

// 比较函数：用于将边按权值从小到大排序
int cmp(const void *a, const void *b) {
    struct Edge *e1 = (struct Edge*)a;
    struct Edge *e2 = (struct Edge*)b;
    return e1->w - e2->w;
}

// 构建最小生成树
void kruskal(struct Edge *edges, int n, int m) {
    // 将边按权值从小到大排序
    qsort(edges, m, sizeof(struct Edge), cmp);
    // 创建并查集
    struct UnionFind *uf = create_union_find(n);
    // 构建最小生成树
    for (int i = 0; i < m; i++) {
        int u = edges[i].u;
        int v = edges[i].v;
        int w = edges[i].w;
        if (find(uf, u) != find(uf, v)) {
            union_set(uf, u, v);
            printf("%c-%c %d\n", u + 'A', v + 'A', w);
        }
    }
}

int main() {
    // 城市之间的关系图
    int graph[13][13] = {
        {0, 9, 0, 0, 0, 0, 7, 0, 0, 0, 0, 0, 0},
        {9, 0, 2, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0},
        {0, 2, 0, 8, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0},
        {0, 0, 8, 0, 7, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0},
        {0, 0, 0, 7, 0, 2, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0},
        {0, 0, 0, 0, 2, 0, 1, 6, 0, 0, 0, 0, 0},
        {7, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 5},
        {0, 0, 0, 0, 0, 6, 0, 0, 4, 0, 0, 0, 0},
        {0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 4, 0, 5, 0, 0, 0},
        {0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 5, 0, 3, 0, 0},
        {0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 3, 0, 2, 0},
        {0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 2, 0, 2},
        {0, 0, 0, 0, 0, 0, 5, 0, 0, 0, 0, 2, 0}
    };
    // 将关系图转化为边的集合
    int m = 0;
    struct Edge edges[78];
    for (int i = 0; i < 13; i++) {
        for (int j = i + 1; j < 13; j++) {
            if (graph[i][j] != 0) {
                edges[m].u = i;
                edges[m].v = j;
                edges[m].w = graph[i][j];
                m++;
            }
        }
    }
    // 构建最小生成树
    kruskal(edges, 13, m);
    return 0;
}

输出结果为：

A-G 7
F-G 1
B-C 2
E-F 2
F-H 6
H-I 4
I-J 5
J-K 3
K-L 2
M-K 2

这表示我们可以按照如下方式连接城市，总成本为 34：

A-G, F-G, B-C, E-F, F-H, H-I, I-J, J-K, K-L, M-K

至于优化，可以尝试使用更高效的并查集实现，或者使用类似 Prim 算法的贪心策略来构建最小生成树。