1.用Prim算法构造最小生成树。 （1）写出图的邻接矩阵存储 （2） Prime算法构造最小生成树的过程（P190 图6-16） （3）Prime算法的执行过程：主要是lowcost 数组和adjvex数组的变化过程（P190表6-1）（4） 程序调试及运行结果截图（P191）

Prim算法是一种用于求解无向连通加权图中最小生成树的贪心算法。下面是关于Prim算法的基本介绍以及对应部分的问题：

（1）邻接矩阵是一种常用的图数据结构表示方法，它是一个二维数组，其中行代表源节点，列表示目的节点，每个元素值表示两个节点间的边权重。例如，如果有一个5节点的图，邻接矩阵可以是：

|   | v1 | v2 | v3 | v4 | v5 |
|---+-----+-----+----+----+----|
| v1| 0   | w12 | w13 | 0   | w15 |
| v2| w21 | 0   | w23 | w24 | 0   |
| v3| w31 | w32 | 0   | w34 | w35 |
| v4| 0   | w42 | w43 | 0   | w45 |
| v5| w51 | 0   | w53 | w54 | 0   |

这里的`wij`表示从节点i到节点j的边的权重。

（2）Prim算法的过程是这样的：
- 选择任意一个节点作为起点，将其加入到已选集合中，并更新当前已选集合的最低成本。
- 遍历所有未选节点，对于每个未选节点，检查其与已选集合中某个节点之间的边，取较低的成本边并更新该节点的成本。
- 重复步骤2，直到所有节点都被选入或者找不到新的可达节点为止。

（3）在算法执行过程中，lowcost数组记录了每个未选节点相对于已选集合的最短路径成本，而adjvex数组则表示哪些节点连接到当前的最小生成树上。lowcost数组会随着遍历逐步填充，初始阶段所有未选节点的lowcost都设为无穷大，然后随着算法迭代逐渐变为实际的边成本；adjvex数组在找到新边时可能会增加相应节点的标识。

（4）程序调试通常关注输入数据是否正确处理、算法流程是否按预期进行、结果是否符合最小生成树的要求等。运行结果截图会显示最终的最小生成树，包括各节点及其连接边及其权重。这需要实际编写和运行程序才能得到，这里无法提供具体的截图内容。