void MinTree_Prim(MGraph G,VertexType u) { //使用prim算法从顶点u出发构建最小生成树T，并输出T的各条边 int i,j,k,t=1; Edge closedge[MAX+1]; //0号单元弃用 int minprice=0; k=Locate_vexM(G,u); for(j=1; j<=G.vexnum; j++) //辅助数组初始化 { if(j!=k) { closedge[j].vexadj=u; closedge[j].lowcost=G.arcs[k][j].adj; } } closedge[k].lowcost=0; printf("使用prim算法得到的最小生成树的各边及其权值为:\n\n"); printf(" 结点 权值\n"); for(i=1; i<=G.vexnum-1; i++) //需要n-1次寻找最小边 { k=Minimum(closedge,G.vexnum); printf("%3c--%c%8d\n",closedge[k].vexadj,G.vexs[k],closedge[k].lowcost); minprice+=closedge[k].lowcost; closedge[k].lowcost=0; for(j=1; j<=G.vexnum; j++) //新顶点并入U后从新选择最小边 { if(G.arcs[k][j].adj<closedge[j].lowcost) { closedge[j].vexadj=G.vexs[k]; closedge[j].lowcost=G.arcs[k][j].adj; } } } printf("\n\n使用prim算法得到的最小生成树的代价为: %d \n",minprice); }代码分析

这段代码实现了Prim算法构建最小生成树，并输出各条边及其权值。具体分析如下：

1. 函数MinTree_Prim的参数包括一个MGraph类型的图G和一个起点u。其中MGraph是一个结构体，包括图的顶点数、顶点信息、边的权值等信息。

2. 代码中定义了一个辅助数组closedge，用于存储生成树中与非树顶点相连的边。其中closedge[j]表示非树顶点j到树中某个顶点的最小权值边。初始时，closedge数组中的元素都是以u为起点的边。

3. 在循环中，逐次找到与非树顶点相连的最小权值边，将其加入生成树中，并更新closedge数组中与新加入的顶点相连的边。

4. Minimum函数用于找到closedge数组中权值最小的边。它的输入参数包括closedge数组和图的顶点数。

5. 程序的输出结果包括使用Prim算法得到的最小生成树的各边及其权值，以及最小生成树的代价。

需要注意的是，该代码中使用了一个Minimum函数，但是这个函数并未给出具体实现。需要根据实际情况进行实现。

相关问题

从一个顶点出发prim算法构建最小生成树的完整代码

下面是从一个顶点出发Prim算法构建最小生成树的完整代码，其中使用了邻接矩阵来表示图：

#include <iostream>
#include <climits>
using namespace std;

const int V = 5; // 图的顶点数

int minKey(int key[], bool mstSet[]) {
    int min = INT_MAX, min_index;
    for (int v = 0; v < V; v++) {
        if (mstSet[v] == false && key[v] < min) {
            min = key[v];
            min_index = v;
        }
    }
    return min_index;
}

void printMST(int parent[], int graph[V][V]) {
    cout << "Edge \tWeight\n";
    for (int i = 1; i < V; i++)
        cout << parent[i] << " - " << i << "\t" << graph[i][parent[i]] << endl;
}

void primMST(int graph[V][V]) {
    int parent[V];
    int key[V];
    bool mstSet[V];
    for (int i = 0; i < V; i++) {
        key[i] = INT_MAX;
        mstSet[i] = false;
    }
    key[0] = 0;
    parent[0] = -1;
    for (int count = 0; count < V - 1; count++) {
        int u = minKey(key, mstSet);
        mstSet[u] = true;
        for (int v = 0; v < V; v++) {
            if (graph[u][v] && mstSet[v] == false && graph[u][v] < key[v]) {
                parent[v] = u;
                key[v] = graph[u][v];
            }
        }
    }
    printMST(parent, graph);
}

int main() {
    int graph[V][V] = {
        { 0, 2, 0, 6, 0 },
        { 2, 0, 3, 8, 5 },
        { 0, 3, 0, 0, 7 },
        { 6, 8, 0, 0, 9 },
        { 0, 5, 7, 9, 0 }
    };
    primMST(graph);
    return 0;
}

在上面的代码中，`minKey`函数用于在未包括在最小生成树中的顶点中查找键值最小的顶点。`printMST`函数用于打印最小生成树。`primMST`函数是 Prim 算法的主要函数，它使用邻接矩阵表示图，并生成最小生成树。在 `main` 函数中，我们创建了一个邻接矩阵来表示图，并调用 `primMST` 函数来生成最小生成树。

给出从一个顶点出发prim算法构建的最小生成树代码

以下是使用Prim算法构建最小生成树的代码示例，其中使用了优先队列（Priority Queue）来实现节点的选择：

import heapq

def prim_algorithm(adjacency_matrix):
    num_vertices = len(adjacency_matrix)
    visited = [False] * num_vertices
    MST = []
    start_vertex = 0
    visited[start_vertex] = True
    edges = [(weight, start_vertex, j) for j, weight in enumerate(adjacency_matrix[start_vertex]) if weight > 0]
    heapq.heapify(edges)
    
    while edges:
        weight, u, v = heapq.heappop(edges)
        if visited[v]:
            continue
        visited[v] = True
        MST.append((u, v, weight))
        for j, weight in enumerate(adjacency_matrix[v]):
            if weight > 0 and not visited[j]:
                heapq.heappush(edges, (weight, v, j))
    
    return MST

其中，adjacency_matrix 是一个邻接矩阵，表示图的边权值；num_vertices 表示图的顶点数；visited 数组记录每个顶点是否已经被访问；MST 保存最小生成树的边集合；start_vertex 是选择的起始顶点。

在算法的实现中，首先将起始顶点标记为已访问，然后将与它相邻的边加入到优先队列中，每次从队列中取出权值最小的边进行处理。如果边连接的顶点已经被访问过，则直接跳过；否则将该顶点标记为已访问，并将该边加入到最小生成树中。然后将该顶点的所有相邻边加入到优先队列中，重复以上步骤，直到所有顶点都被访问过。