如图采用邻接矩阵存储。如图7.52所示是一个城市连接图，图中权值表示两城市之间的里程（单位位100km），现要设计一条铁路贯通所有城市（即从任一城市可以到达其他任何城市）

，设计一种算法来实现。

很高兴回答您的问题。这是一个典型的最小生成树问题，可以使用Prim算法或Kruskal算法来解决。两种算法都可以基于图的邻接矩阵表示进行实现。其中，Prim算法通过每次加入一个与当前集合最近的点的方式来逐步构建最小生成树，而Kruskal算法则通过对边进行排序并逐步加入边来构建最小生成树。具体实现细节可以参考相关算法书籍或博客文章。

相关问题

如图7.52 所示是一个城市连接图，图中权值表示两城市之间的里程(单位为100km),现要设计一条铁路贯通所有城市(即从任一.城市可以到达其他任何城市)。设计一个算法,求出最小代价。假设每1km的铁路造价为1000万元。

这是一个最小生成树问题，可以使用Prim算法或Kruskal算法来解决。

以下是Prim算法的实现过程：

1.选取一个起点城市，将其加入到最小生成树中。

2.将起点城市可到达的城市及其边的权值加入到一个优先队列中。

3.从优先队列中选取一条权值最小的边，将其连接的城市加入到最小生成树中，并将该城市可到达的城市及其边的权值加入到优先队列中。

4.重复步骤3，直到所有城市都加入到最小生成树中。

5.最后将最小生成树中所有边的权值相加，乘以1000万元即为最小代价。

具体实现可以使用堆优化的Prim算法，时间复杂度为O(ElogV)，其中E为边数，V为城市数。

用python构建一个9行6列的dataframe，数据是-10至10的随机数，最多保留2位小数

可以使用 Pandas 库来构建一个 9 行 6 列的 DataFrame，并生成 -10 至 10 的随机数，代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np

data = np.random.uniform(-10, 10, size=(9, 6))
df = pd.DataFrame(data=data.round(2))

print(df)

以上代码中，`np.random.uniform(-10, 10, size=(9, 6))` 用于生成 -10 至 10 的随机数，`data.round(2)` 用于将数据保留两位小数。

输出的结果如下所示：

      0     1     2     3     4     5
0 -1.77  0.38 -7.52 -6.68  1.99 -2.32
1 -2.82 -9.56 -9.11  2.54 -5.80 -2.05
2 -9.25  6.52 -3.45 -4.66 -7.67  2.20
3 -2.89  6.50 -3.47  2.20 -2.85 -3.77
4 -2.99  3.97 -2.47 -9.13 -5.21  5.06
5  7.01 -8.34  5.28 -2.15  2.92 -0.42
6  7.60 -4.30 -1.13  1.87  6.86  9.65
7  9.33  8.58 -6.95  7.81 -5.10  0.11
8  5.85 -0.91 -5.35 -4.06 -3.35 -9.35

其中，每一列的数据分别对应 DataFrame 中的每一列，每行的数据分别对应 DataFrame 中的每一行。