c语言在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，我会给出一份C语言代码来实现这个问题的解决。

首先是存储结构的定义。我们可以使用邻接矩阵来表示城市之间的关系图，定义如下：

#define MAXN 100 // 最大城市数量

int n; // 城市数量
int cost[MAXN][MAXN]; // 邻接矩阵，存储城市之间的代价

其中，`MAXN` 表示最大城市数量，`n` 表示实际城市数量，`cost` 是邻接矩阵，存储城市之间的代价。

接下来，是克鲁斯卡尔算法的实现。我们可以先将所有边按照代价从小到大排序，然后遍历所有边，使用并查集来判断两个节点是否在同一个集合中，如果不在同一个集合中，则将该边加入最小生成树的边集合中。代码如下：

struct Edge {
    int u, v, w;
} edges[MAXN * MAXN]; // 存储所有边的数组

int fa[MAXN]; // 并查集数组，用于判断两个节点是否在同一个集合中

// 初始化并查集
void init() {
    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        fa[i] = i;
    }
}

// 并查集查找
int find(int x) {
    if (fa[x] == x) {
        return x;
    } else {
        return fa[x] = find(fa[x]);
    }
}

// 并查集合并
void merge(int x, int y) {
    int fx = find(x);
    int fy = find(y);
    if (fx != fy) {
        fa[fx] = fy;
    }
}

// 克鲁斯卡尔算法求最小生成树
void kruskal() {
    int cnt = 0; // 最小生成树的边数
    int ans = 0; // 最小生成树的代价
    init(); // 初始化并查集
    for (int i = 0; i < n * (n - 1) / 2; i++) { // 枚举所有边
        int u = edges[i].u;
        int v = edges[i].v;
        int w = edges[i].w;
        if (find(u) != find(v)) { // 判断是否在同一个集合中
            merge(u, v); // 合并集合
            ans += w; // 加入到最小生成树中
            cnt++;
            if (cnt == n - 1) { // 边数达到n-1，生成树构建完成
                break;
            }
        }
    }
    printf("最小生成树的代价为：%d\n", ans);
}

最后是主函数，读入城市数量和邻接矩阵，并进行排序，最后调用克鲁斯卡尔算法求解最小生成树。代码如下：

int main() {
    printf("请输入城市数量：\n");
    scanf("%d", &n);
    printf("请输入城市之间的代价，使用空格分隔：\n");
    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        for (int j = 1; j <= n; j++) {
            scanf("%d", &cost[i][j]);
            if (i < j) { // 无向图，只需要存储一半的边
                edges[(i - 1) * (n - i / 2) + j - i - 1].u = i;
                edges[(i - 1) * (n - i / 2) + j - i - 1].v = j;
                edges[(i - 1) * (n - i / 2) + j - i - 1].w = cost[i][j];
            }
        }
    }
    sort(edges, edges + n * (n - 1) / 2, [](const Edge& a, const Edge& b) { return a.w < b.w; }); // 按照代价排序
    kruskal(); // 求解最小生成树
    return 0;
}

这份代码可以解决这个问题，并且比较简单易懂。如果需要优化，可以考虑使用更快的排序算法，或者使用并查集的路径压缩和按秩合并来提高效率。