给定图G（V,E），以及其对应的一棵最小生成树，假定减少图中不属于最小生成树的一条边的权重，设计算法找出修改边后新图的最小生成树

另一个著名的构造最小生成树的方法是索林（Sollin)算法，此算法将求连通带权图的最小生成树的过

程分为若于阶段，每一阶段选取若干条边.算法思路如下：

(1)将每个顶点视为一棵树，图中所有顶点形成一个森林;

(2)为每棵树选取一条边，它是该树与其他树相连的所有边中权值最小的一条边，把该边加入生成树中。如果某棵树选取的边已经被其他树选过，则该边不再选取。

重复以上操作，直到整个森林变成一棵树。

以图8-44所示的图为例，写出执行以上算法的过程。

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

A.

B.

C.

D.

A.重边

B.有向环

C.该边不能在图中最小生成树中构成回路

D.权值重复的边

E.权值最小的

A.每个带权图都有唯一的最小生成树。

B.连通图上各边权值均不相同，则该图的最小生成树可能有多个。

C.求最小生成树的Prim算法中边上的权可正可负。

D.最小生成树的Kruskal算法是一种贪心算法。