某城市要在其各个辖区之间修建地铁来加快经济发展，但由于建设地铁的费用昂贵，因此需要和李安排地铁的建设路线，使乘客可以眼地铁到达各个辖区，并使总的建设费用最小 设计要求： 1．构建各辖区名称和各辖区之间的直接距离； 2．根据各辖区的距离信息，计算出应该建设哪些辖区间的地铁路线； 3．输出应该建设的地铁路线及所需建设的总里程信息 课程设计

这是一个经典的最小生成树问题，可以使用Prim算法或者Kruskal算法来解决。

1. 构建各辖区名称和各辖区之间的直接距离

可以使用一个二维数组来存储各辖区之间的距离，例如：

int[][] distances = {
        {0, 2, 5, 1, 0, 0},
        {2, 0, 3, 2, 0, 0},
        {5, 3, 0, 0, 1, 0},
        {1, 2, 0, 0, 4, 3},
        {0, 0, 1, 4, 0, 3},
        {0, 0, 0, 3, 3, 0}
};

其中，distances[i][j]表示第i个辖区到第j个辖区的距离，如果两个辖区之间没有直接的路线，就可以将它们之间的距离设为0或一个较大的值。

2. 根据各辖区的距离信息，计算出应该建设哪些辖区间的地铁路线

使用Prim算法或者Kruskal算法可以计算出最小生成树，即需要建设的地铁路线。

这里以Prim算法为例：

public static void prim(int[][] distances) {
    int n = distances.length; // 辖区的数量
    int[] lowCost = new int[n]; // 存储当前已经加入的辖区到其它辖区的最小距离
    int[] closest = new int[n]; // 存储当前已经加入的辖区到其它辖区的最小距离对应的辖区编号
    boolean[] visited = new boolean[n]; // 标记每个辖区是否已经加入最小生成树
    Arrays.fill(lowCost, Integer.MAX_VALUE); // 将所有距离初始化为最大值
    lowCost[0] = 0; // 从第一个辖区开始构建最小生成树

    for (int i = 0; i < n; i++) {
        int minDist = Integer.MAX_VALUE;
        int closestNode = -1;
        // 找出当前未加入最小生成树的辖区中，到已加入辖区距离最小的辖区
        for (int j = 0; j < n; j++) {
            if (!visited[j] && lowCost[j] < minDist) {
                minDist = lowCost[j];
                closestNode = j;
            }
        }
        visited[closestNode] = true;

        // 更新当前已加入辖区到其它未加入辖区的距离
        for (int j = 0; j < n; j++) {
            if (!visited[j] && distances[closestNode][j] < lowCost[j]) {
                lowCost[j] = distances[closestNode][j];
                closest[j] = closestNode;
            }
        }
    }

    // 输出最小生成树的信息
    int totalDistance = 0;
    for (int i = 1; i < n; i++) {
        System.out.println("建设地铁路线：" + (closest[i] + 1) + " -> " + (i + 1) + "，距离为：" + distances[closest[i]][i]);
        totalDistance += distances[closest[i]][i];
    }
    System.out.println("总里程数为：" + totalDistance);
}

3. 输出应该建设的地铁路线及所需建设的总里程信息

最后调用prim方法即可输出应该建设的地铁路线及所需建设的总里程信息。