单选题用Prim算法求下列连通的带权图的最小代价生成树，在算法执行的某刻，已选取的顶点集合U＝{1，2，5}，边的集合TE＝{（1，2），（2，5）}，要选取下一条权值最小的边，应当从（）组中选取。A{（1，4），（3，4），（3，5），（2，5）}B{（5，4），（5，3），（5，6）}C{（1，2），（2，3），（3，5）}D{（3，4），（3，5），（4，5），（1，4）}
单选题
用Prim算法求下列连通的带权图的最小代价生成树，在算法执行的某刻，已选取的顶点集合U＝{1，2，5}，边的集合TE＝{（1，2），（2，5）}，要选取下一条权值最小的边，应当从（）组中选取。
A
{（1，4），（3，4），（3，5），（2，5）}
B
{（5，4），（5，3），（5，6）}
C
{（1，2），（2，3），（3，5）}
D
{（3，4），（3，5），（4，5），（1，4）}
参考解析
解析：
暂无解析
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下面哪些使用的不是贪心算法()A.单源最短路径中的Dijkstra算法B.最小生成树的Prim算法C.最小生成树的Kruskal算法D.计算每对顶点最短路径的Floyd-Warshall算法
阅读下列函数说明和C代码，将应填入(n)处的字句写上。[说明]若要在N个城市之间建立通信网络，只需要N-1条线路即可。如何以最低的经济代价建设这个网络，是一个网的最小生成树的问题。现要在8个城市间建立通信网络，其问拓扑结构如图5-1所示，边表示城市间通信线路，边上标示的是建立该线路的代价。[图5-1]无向图用邻接矩阵存储，元素的值为对应的权值。考虑到邻接矩阵是对称的且对角线上元素均为0，故压缩存储，只存储上三角元素(不包括对角线)。现用Prim算法生成网络的最小生成树。由网络G=(V，E)构造最小生成树T=(U，TE)的Prim算法的基本思想是：首先从集合V中任取一顶点放入集合U中，然后把所有一个顶点在集合U里、另一个顶点在集合V-U里的边中，找出权值最小的边(u，v)，将边加入TE，并将顶点v加入集合U，重复上述操作直到U=V为止。函数中使用的预定义符号如下：define MAX 32768 /*无穷大权，表示顶点间不连通*/define MAXVEX 30 /*图中顶点数目的最大值*/typedef struct{int startVex，stopVex; /*边的起点和终点*/float weight; /*边的权*/}Edge;typedef struct{char vexs[MAXVEX]; /*顶点信息*/float arcs[MAXVEX*(MAXVEX-1)/2]; /*邻接矩阵信息，压缩存储*/int n; /*图的顶点个数*/}Graph;[函数]void PrimMST(Graph*pGraph, Edge mst[]){int i,j,k,min,vx,vy;float weight，minWeight;Edge edge;for(i=0; i＜pGraph-＞n-1；i++){mst[i].StartVex=0;mst[i].StopVex=i+1;mst[i].weight=pGraph-＞arcs[i];}for(i=0；i＜(1)；i++){/*共n-1条边*/minWeight=(float)MAX;min=i;/*从所有边(vx，vy)中选出最短的边*/for(j=i; j＜pGraph-＞n-1; j++){if(mst[j].weight＜minWeight){minWeight=(2);min=j；}}/*mst[minl是最短的边(vx，vy)，将mst[min]加入最小生成树*/edge=mst[min]；mst[min]=mst[i];mst[i]=edge;vx=(3);/*vx为刚加入最小生成树的顶点下标*//*调整mst[i+1]到mst[n-1]*/for(j=i+1；j＜pGraph-＞n-1；j++){vy=mst[j].StopVex;if( (4) ){/*计算(vx，vy)对应的边在压缩矩阵中的下标*/k=pGraph-＞n*vy-vy*(vy+1)/2+vx-vy-1；}else{k=pGraph-＞n*vx-vx*(vx+1)/2+vy-vx-1;}weight(5)；if(weight＜mst[j].weight){mst[j].weight=weight;mst[j].StartVex=vx;}}}}(1)
对于含n个顶点、e条边的无向连通图,利用Prim算法构造最小生成树的时间复杂度(),用Kruskal算法构造最小生成树的时间复杂度为()。 A.O(n)B.O(n²)C.O(e)D.O(eloge)F.O(e²)
B.Kruskal算法：(贪心)按权值递增顺序删去图中的边，若不形成回路则将此边加入最小生成树。function find(v:integer):integer; {返回顶点v所在的集合}var i:integer;
Prim算法和Kruscal算法都是无向连通网的最小生成树的算法，Prim算法从一 个顶点开始，每次从剩余的顶点加入一个顶点，该顶点与当前生成树中的顶占的连边权重 最小，直到得到最小生成树开始，Kruscal算法从权重最小的边开始，每次从不在当前的生成树顶点之间的边中选择权重最小的边加入，直到得到一颗最小生成树，这两个算法都采用了（ ）设计策略，且（ ）。A.分治 B.贪心 C.动态规划 D.回溯 A.若网较稠密，则Prim算法更好 B.两个算法得到的最小生成树是一样的 C.Prim算法比Kruscal算法效率更高 D.Kruscal算法比Prim算法效率更高
Prim算法和Kruscal算法都是无向连通网的最小生成树的算法，Prim算法从一个顶点开始，每次从剩余的顶点中加入一个顶点，该顶点与当前的生成树中的顶点的连边权重最小，直到得到一颗最小生成树；Kruscal算法从权重最小的边开始，每次从不在当前的生成树顶点中选择权重最小的边加入，直到得到一颗最小生成树，这两个算法都采用了 （请作答此空） 设计策略，且 （ ） 。A.分治B.贪心C.动态规划D.回溯
Prim算法和Kruscal算法都是无向连通网的最小生成树的算法，Prim算法从一个顶点开始，每次从剩余的顶点中加入一个顶点，该顶点与当前的生成树中的顶点的连边权重最小，直到得到一颗最小生成树；Kruscal算法从权重最小的边开始，每次从不在当前的生成树顶点中选择权重最小的边加入，直到得到一颗最小生成树，这两个算法都采用了 （ ） 设计策略，且 （请作答此空） 。 A. 若网较稠密，则Prim算法更好B. 两个算法得到的最小生成树是一样的C. Prim算法比Kruscal算法效率更高D. Kruscal算法比Prim算法效率更高
Prim算法和Kruscal算法都是无向连通网的最小生成树的算法，Prim算法从一个顶点开始，每次从剩余的顶点中加入一个顶点，该顶点与当前的生成树中的顶点的连边权重最小，直到得到一颗最小生成树；Kruscal算法从权重最小的边开始，每次从不在当前的生成树顶点中选择权重最小的边加入，直到得到一颗最小生成树，这两个算法都采用了（64）设计策略，且（65）。A.分治B.贪心C.动态规划D.回溯
填空题对于含有n个顶点e条边的连通图，利用Prim算法求最小生成树的时间复杂度为（），利用Kruskal算法求最小生成树的时间复杂度为（）。