请解释普里姆算法在构造加权无向图最小生成树过程中的原理，并详细讨论该算法的时间复杂度和空间复杂度。

普里姆算法是一种用来构造加权无向图最小生成树的有效算法。最小生成树是一个边的子集，它包含图的所有顶点，并且形成的树的总权值是最小的。该算法从任意一个顶点开始构造最小生成树，然后按照边的权值从小到大的顺序，逐步添加新的边，同时保证这些边不会与已有的边形成环路。具体步骤如下：

参考资源链接：[厦门大学数据结构期末试题及答案解析](https://wenku.csdn.net/doc/1vcpvj6re3?spm=1055.2569.3001.10343)

1. 初始化一个只包含起始顶点的最小生成树集合MSTSet。
2. 选择连接MSTSet与图中其它顶点的最小边，并将该边以及它的顶点加入到MSTSet中。
3. 重复步骤2，直到MSTSet包含了所有顶点为止。

在普里姆算法中，通常使用一个优先队列（最小堆）来存储连接MSTSet与图中其它顶点的边，并从中选择权值最小的边。这就需要O(logE)的时间来添加一条边到优先队列中，以及O(logE)的时间来从中取出最小边，其中E是图中边的数量。

关于时间复杂度，普里姆算法的时间复杂度取决于使用的数据结构和图的表示方式。如果使用数组来表示图，那么初始化优先队列需要O(E)的时间。每次从优先队列中取出最小边并更新优先队列需要O(logE)的时间。因此，总的时间复杂度为O(ElogE)。如果图是稀疏图（E接近V^2），则时间复杂度为O(V^2logV)，其中V是顶点的数量。如果使用斐波那契堆优化优先队列，时间复杂度可以降低至O(E + VlogV)。

空间复杂度主要取决于存储边的数据结构，通常是O(E)，因为算法需要存储图中所有的边。

如果你希望深入学习普里姆算法的细节以及更多关于数据结构和算法的知识，可以参考《厦门大学数据结构期末试题及答案解析》这份资料。它不仅包含了普里姆算法的原理和应用实例，还提供了其他数据结构相关问题的解答，帮助你在学习过程中巩固和拓展知识。

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