使用克鲁斯卡尔算法解决城市网络架构问题的2.数据结构设计 请在此处填写基于问题模型所抽取/选择的数据结构，并写明数据结构所对应的问题场景中的实体。 3.程序结构 请在此处填写面向过程程序设计的程序结构，包含每个子函数的主要功能及函数间的调用关系，建议采用程序中的函数调用关系图进行说明。 4.主要算法的描述 请在此处填写所应用的克鲁什卡尔算法的具体实现过程即最小生成树的构建步骤

2. 数据结构设计：

在克鲁斯卡尔算法中，需要使用以下数据结构：

1. 图的邻接矩阵表示：用来存储各个城市之间的距离信息，方便计算各个边的权值。

2. 边的结构体：表示城市之间的道路，包含起点、终点、距离等信息。

3. 最小堆：用于存储图中的所有边，并按照边的权值进行排序，方便选择最小的边。

4. 并查集：用于判断两个城市是否在同一个连通块中，避免出现环的情况。

3. 程序结构：

克鲁斯卡尔算法的实现可以分为以下几个步骤：

1. 构建邻接矩阵：根据输入的城市距离信息构建一个邻接矩阵。

2. 构建边集合：根据邻接矩阵构建边的集合，即将邻接矩阵中非零元素转换成边的形式存储在一个数组中。

3. 建立最小堆：将边的集合存入最小堆中，并按照边的权值进行排序。

4. 构建并查集：初始化并查集，将每个城市看做一个独立的连通块。

5. 选择最小边：从最小堆中依次取出最小的边，判断这条边的两个端点是否在同一个连通块中，如果不在，则将它们合并成一个连通块，并将这条边加入最小生成树中。

6. 重复步骤5，直到最小生成树中包含所有城市。

4. 主要算法的描述：

1. 根据输入的城市距离信息构建一个邻接矩阵。

2. 根据邻接矩阵构建边的集合，即将邻接矩阵中非零元素转换成边的形式存储在一个数组中。

3. 将边的集合存入最小堆中，并按照边的权值进行排序。

4. 初始化并查集，将每个城市看做一个独立的连通块。

5. 从最小堆中依次取出最小的边，判断这条边的两个端点是否在同一个连通块中，如果不在，则将它们合并成一个连通块，并将这条边加入最小生成树中。

6. 重复步骤5，直到最小生成树中包含所有城市。