设T是一棵有n个顶点的树，下列说法不正确的是（）A、T有n条边B、T是连通的C、T是无环的D、T有n-1条边
设T是一棵有n个顶点的树，下列说法不正确的是（）
- A、T有n条边
- B、T是连通的
- C、T是无环的
- D、T有n-1条边
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下列说法中不正确的有________。 A、n个顶点的无向连通图的边数为 n(n-1)B、图的广度优先遍历过程是一个递归过程C、n个顶点的有向完全图的弧数为 n(n-1)D、有向图的强连通分量是有向图的极大强连通子图
阅读下列函数说明和C函数，将应填入(n)处的字句写在对应栏内。[说明]Kruskal算法是一种构造图的最小生成树的方法。设G为一无向连通图，令T是由G的顶点构成的于图，Kmskal算法的基本思想是为T添加适当的边使之成为最小生成树：初始时，T中的点互相不连通；考察G的边集E中的每条边，若它的两个顶点在T中不连通，则将此边添加到T中，同时合并其两顶点所在的连通分量，如此下去，当添加了n-1条边时，T的连通分量个数为1，T便是G的一棵最小生成树。下面的函数void Kruskal(EdgeType edges[],int n)利用Kruskal算法，构造了有n个顶点的图 edges的最小生成树。其中数组father[]用于记录T中顶点的连通性质：其初值为father[i]=-1 (i=0,1,…,n-1)，表示各个顶点在不同的连通分量上；若有father[i]=j，j＞-1，则顶点i，j连通；函数int Find(int father[],int v)用于返回顶点v所在树形连通分支的根结点。[函数]define MAXEDGE 1000typedef struct{ int v1;int v2;}EdgeType;void Kruskal(EdgeType edges[],int n){ int father[MAXEDGE];int i,j,vf1,vt2;for(i=0;i＜n;i+ +) father[i]=-1;i=0;j=0;while(i＜MAXEDGE j＜(1)){ vf1=Find(father,edges[i].v1);vf2=Find(father,edges[i].v2);if((2)){(3)=vf1;(4);printf("%3d%3d\n",edges[i].v1,edges[i].v2);}(5);}}int Find(int father[],int v){ int t;t=v;while(father[t]＞=0) t=father[t];return(t);}
阅读下列C程序和程序说明，将应填入(n)处的字句写在对应栏内。【说明】 应用Prim算法求解连通网络的最小生成树问题。请阅读程序后填空。const int MaxInt＝INT MAX； //INT MAX的值在＜limits．h＞中const int n＝6； //图的顶点数，应由用户定义typedef int AdjMatrix[n][n]； //用二维数组作为邻接矩阵表示typedef struct{ //生成树的边结点int fromVex，to Vex； //边的起点与终点int weight； //边上的权值}TreeEdSenode；typedef TreeEdgeNode MST[n-1]； //最小生成树定义void PrimMST (AdjMatrix G，MST T，int rt){//从顶点rt出发构造图G的最小生成树T，rt成为树的根结点TreeEdgeNode e； int i，k＝0，min，minpos，v；for(i＝0；i＜n；i++) //初始化最小生成树Tif(i!＝rt){T[k]．fromVex＝rt；(1)；T[k++].weight＝G[rt][i]；}for(k＝0；k＜n-1；k++){ //依次求MST的候选边(2)；for(i＝k；i＜n-1；i++) 八遍历当前候选边集合if(T[i].weight＜min) //选具有最小权值的候选边{min＝T[i]．weight；(3)；}if(min＝＝MaxInt) //图不连通，出错处理{cerr＜＜“Graph is disconnected!”＜＜endl； exit(1)；}e=T[minpos]；T[minpos]＝T[k]；(4)；v=T[k].to Vex；for(i＝k+1；i＜n-1；i++) //修改候选边集合if(G[v][T[i].to Vex]＜T[i].weight){T[i]．weight＝G[v][T[i].toVex]；(5)；}}}
单选题连通图G有n个点，其部分树是T，则有（）AT有n个点n条边BT的长度等于G的每条边的长度之和CT有n个点n－1条边DT有n－1个点n条边