(1)建立如下的无向图,以点“1”为起点,用prim算法生成最小生成树。

很抱歉，由于我是一个语言模型AI，无法展示图片或绘制图形。但是我可以告诉你Prim算法是一种常用的最小生成树算法，它的基本思路是：从一个源节点开始，不断向外扩展生成最小生成树，直到将所有节点都包含在最小生成树中为止。具体的实现步骤如下：

1. 选取一个起始节点，将其加入最小生成树中。

2. 遍历与该节点相邻的所有节点，将它们与起始节点的边权值加入一个小根堆中。

3. 从小根堆中取出边权值最小的边所连接的节点，将其加入最小生成树中。

4. 将新加入的节点所连接的所有边的权值加入小根堆中。

5. 重复步骤3和4，直到最小生成树包含所有节点。

根据你的问题描述，我无法提供更具体的答案。希望这些信息能对你有所帮助。

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c语言代码建立如下有权无向图，并用prim算法构造最小生成树

以下是用 C 语言建立有权无向图，并使用 Prim 算法构造最小生成树的代码：

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

#define MAX_VERTICES 100
#define INF INT_MAX

int n; // 图的顶点数
int dist[MAX_VERTICES]; // 存放从已经包含在最小生成树中的顶点到其它顶点的最短距离
int visited[MAX_VERTICES]; // 标记顶点是否已经包含在最小生成树中
int graph[MAX_VERTICES][MAX_VERTICES]; // 存放图的邻接矩阵

void prim() {
    int i, j, k;
    int min;
    int u;

    // 初始化
    for (i = 0; i < n; i++) {
        dist[i] = INF;
        visited[i] = 0;
    }
    dist[0] = 0;

    for (i = 0; i < n; i++) {
        min = INF;
        for (j = 0; j < n; j++) {
            if (!visited[j] && dist[j] < min) {
                min = dist[j];
                u = j;
            }
        }
        visited[u] = 1;
        for (k = 0; k < n; k++) {
            if (!visited[k] && graph[u][k] < dist[k]) {
                dist[k] = graph[u][k];
            }
        }
    }
}

int main() {
    int i, j;

    // 读入图的邻接矩阵
    scanf("%d", &n);
    for (i = 0; i < n; i++) {
        for (j = 0; j < n; j++) {
            scanf("%d", &graph[i][j]);
        }
    }

    prim();

    // 输出最小生成树的边权和
    int sum = 0;
    for (i = 0; i < n; i++) {
        sum += dist[i];
    }
    printf("%d\n", sum);

    return 0;
}

在上述代码中，`graph` 数组存放有权无向图的邻接矩阵，`dist` 数组存放从已经包含在最小生成树中的顶点到其它顶点的最短距离，`visited` 数组标记顶点是否已经包含在最小生成树中。`prim()` 函数使用 Prim 算法构造最小生成树。在主函数中，我们首先读入图的邻接矩阵，然后调用 `prim()` 函数构造最小生成树，并输出最小生成树的边权和。

使用prim算法求带权无向图的最小生成树

Prim算法是一种贪心算法，用于求带权无向图的最小生成树。其基本思想是从一个顶点开始，不断将与当前最小生成树相邻的边加入最小生成树，直到所有顶点都被加入为止。具体实现步骤如下：

1. 随机选择一个顶点作为起点，将其加入最小生成树中。

2. 找到与当前最小生成树相邻的边中权值最小的边，将其加入最小生成树中。

3. 重复步骤2，直到所有顶点都被加入最小生成树为止。

下面是Prim算法的伪代码：

MST-Prim(G, w, r)
1 for each u in V[G]
2     do key[u] ← ∞
3        π[u] ← NIL
4 key[r] ← 0
5 Q ← V[G]
6 while Q ≠ ∅
7     do u ← EXTRACT-MIN(Q)
8        for each v in Adj[u]
9            do if v ∈ Q and w(u, v) < key[v]
10                  then π[v] ← u
11                       key[v] ← w(u, v)
12 return T = {(π[v],v): v ∈ V[G] - {r}}

其中，G表示带权无向图，w表示边权值函数，r表示起始顶点，key表示每个顶点到最小生成树的距离，π表示每个顶点的父节点，Q表示未加入最小生成树的顶点集合，EXTRACT-MIN(Q)表示从Q中取出key值最小的顶点。最终返回的T即为最小生成树。

该算法的时间复杂度为O(ElogV)，其中E为边数，V为顶点数。