C++实现最小生成树课程设计源代码

本篇代码是关于数据结构课程设计中使用C++实现最小生成树算法的部分实现。最小生成树（Minimum Spanning Tree, MST）是一种图论中的经典问题，目标是在一个加权无向图中找到一棵包含所有顶点且边权之和最小的树。这里的核心是Prim's算法或Kruskal's算法，因为题目没有明确指定，我们假设使用的是Prim's算法，因为提供了邻接矩阵表示的图结构。 在提供的代码中，定义了两个主要类：Edge和Graph。Edge类表示图中的边，包括起始点、终点和权重。Graph类则是图的抽象表示，包含输入图、输出边信息以及若干辅助方法。 1. Graph类的构造函数Graph()初始化了邻接矩阵AdjMatrix，其大小为maxarcnum，用于存储图的边信息。arcnum变量用于记录当前图中边的数量。 2. InputGraph(int a, int b)方法用于添加一条边到图中。它接收两个顶点a和b作为参数，以及随机生成的一个权重值（范围在0到100之间）。然后将新边添加到AdjMatrix中，并增加arcnum。 3. OutputGraph(int &a, int &b, int &f, int &e)方法用于按顺序输出边的信息。当索引e小于等于arcnum时，它会返回当前边的起始点、终点和权重，并更新指针e。 4. output()方法用于遍历并打印所有边的信息，以便于观察和调试。 在这个实现中，Prim's算法并未直接编写。Prim's算法通常从一个顶点开始，逐步添加与未加入树的最近邻居连接，直到所有顶点都被加入。代码可能还需要实现一个查找未加入顶点最近邻居的函数，以及一个用于更新并维护已选择边集合的辅助数据结构。Kruskal's算法则会按照边的权重从小到大排序，每次选取当前图中权重最小且不形成环的边，直到所有顶点连通。 总结来说，这部分代码是最小生成树算法在C++中的基础框架，后续可能需要扩展Prim's算法的核心逻辑，包括顶点集的选择策略、边的比较和插入等。通过这个实现，学生可以深入理解图的数据结构表示以及最小生成树算法的工作原理。