c语言编写程序代码，实现基于某种存储结构下图的基本操作： 1、图的创建、销毁（如果有必要的话）、深度优先搜索遍历和广度优先搜索遍历。（必 做） 2、最小生成树、最短路径、拓扑排序和关键 路径。（选做）

在C语言中实现图的基本操作，通常我们会选择邻接矩阵或邻接表这两种常见的图数据结构：

**1. 图的创建、销毁和遍历**

// 使用邻接矩阵表示图
typedef struct {
    int *adj; // 存储邻接节点索引
    int V;   // 顶点数
} Graph;

void create_graph(Graph *g, int v) {
    g->V = v;
    g->adj = (int*)malloc(v * sizeof(int));
    for (int i = 0; i < v; ++i)
        g->adj[i] = -1;
}

void destroy_graph(Graph *g) {
    free(g->adj);
    g->adj = NULL;
}

// 遍历方法示例（DFS为例）
void dfs(Graph *g, int v, bool visited[]) {
    visited[v] = true;
    printf("%d ", v);
    for (int i = 0; i < g->V && g->adj[v] != -1; i++) {
        if (!visited[i])
            dfs(g, i, visited);
    }
}

// 广度优先搜索遍历类似，可以参考DFS的代码结构

**2. 高级操作（选做）**
- **最小生成树（Prim算法或Kruskal算法）**
实现这两个算法需要额外的数据结构如优先队列。例如，Prim算法会维护一个未加入最小生成树的边集合。

// Prim算法示例
void prim_mst(Graph *g) {
    // 初始化等权重边集合
    // ... （省略具体实现细节）
}

- **最短路径（Dijkstra算法或Bellman-Ford算法）**
Dijkstra算法更适合没有负权边的情况，Bellman-Ford算法可以处理负权边。

// Dijkstra算法示例
void dijkstra(Graph *g, int src) {
    // ... （省略具体实现细节）
}

- **拓扑排序（Topological Sort）**
通过深度优先搜索或者寻找入度为0的顶点开始，直到所有顶点都被访问到。

void topological_sort(Graph *g) {
    // ... （省略具体实现细节）
}

- **关键路径（Critical Path Analysis）**
可能需要用到事件-依赖图（Eulerian path或Ford-Fulkerson法），用于找出项目完成时间最长的一系列活动。

// 关键路径分析示例
// ... （省略具体实现细节）