数据结构：算法演示与四类图算法实现（Prim, Kruskal, Floyd, Dijkstra）

本资源是一份关于数据结构基础算法的实习报告，涵盖了Prim算法、Kruskal算法、Floyd算法以及Dijkstra算法的演示程序及其源码。该报告旨在帮助学习者理解并实现这些在图论中重要的算法。 1. 实验名称与内容： - 实验名称为“根本算法演示程序”，包含了对四种核心算法的实践：Prim算法用于在无向图中寻找最小生成树，其输入是顶点序列和边序列，输出是生成树的边及其权值；Kruskal算法同样处理无向图，但侧重于找出最小生成树，输出边和权值。 - Floyd算法应用于有向图，它计算所有顶点对之间的最短路径和路径长度；Dijkstra算法则针对有向图，给定一个起始顶点，找出到其他所有顶点的最短路径及其长度。 2. 需求分析： 在需求分析阶段，明确了每个算法的功能需求。Prim算法和Kruskal算法都需要处理无向图，而Floyd和Dijkstra则涉及有向图。Prim算法要求输出最小生成树的组成边和权值，Kruskal算法则是同样的输出，但基于不同的构建策略。Floyd算法关注的是所有顶点对间的最短路径，而Dijkstra算法则专注于单源最短路径问题。 3. 概要设计： - 对于Prim算法，设计了一个名为`AMGraphp`的结构体，包含了顶点表`vexs`、邻接矩阵`arcs`，以及图的当前点数和边数。辅助构造体`close`可能包含了用于Prim算法迭代过程中的相关信息。 - Kruskal算法采用类似的结构体定义，`AMGraphk`结构体定义了顶点表和边类型，这里还使用了宏定义`MaxInt32767`来表示整型的最大值，以及最大顶点数`MVNum100`。 通过这份报告，学习者可以了解到如何在实际编程环境中实现这些经典的数据结构算法，并且通过编写和测试代码，加深对这些算法原理的理解。对于计算机科学和信息技术专业的学生来说，这是一份宝贵的参考资料，有助于巩固理论知识和提升编程能力。