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

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 1000

typedef 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);

}

A、T有n个点n条边

B、T的长度等于G的每条边的长度之和

C、T有n个点n+1条边

D、T有n-1个点n条边

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

n个顶点的强连通图中至少含有(14)。

A．n-1条的向边

B．n条有向边

C．n(n-1)/2条有向边

D．n(n-1)条有向边

此题为判断题(对，错)。

此题为判断题(对，错)。

A.n

B.n-1

C.n+1

D.不确定

A. n-3

B. n-2

C. n-1

D. n

此题为判断题(对，错)。

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T

if(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)；

}

}

}