（3）结束。
当无向网采用二维数组存储的邻接矩阵存储时，Prim 算法的C 语言实现为：
?
- //记录从顶点集U到V—U的代价最小的边的辅助数组定义： // struct{
- // VertexType adjvex； // VRType lowcost；
- // }closedge[ MAX_VERTEX_NUM ] void MiniSpanTree_PRIM (MGraph G，VertexType u){
- //用普里姆算法从第u个顶点出发构造网G的最小生成树T，输出T的各条边。 k =LocateVex(G，u)；
- for(j=0； j<G.vexnum； ++j) if(j!=k) closedge[j] ={u ,G.arcs[k][j].adj}; // {adjvex , lowcost}
- closedge[k].lowcost =0； //初始，U={u} for( i=1；i<G.vexnum；++i){ //选择其余G.vexnum-1个顶点
- k=minimum(closedge)； printf(closedge[k].adjvex, G.vexs[k]);//输出生成树的边
- //第k顶点并入U集 closedge[k].lowcost=0;
- for(j=0; j<G.vexnum; ++j) if (G.acrs[k][j].adj<closedge[j].lowcost) closedge[j]={G.vexs[k],G.arcs[k][j].adj};
- }//for }//MiniSpanTree
假设网中有n个顶点，则第一个进行初始化的循环语句的频度为n，第二个循环语句的频度为n-1。其中有两个内循环：其一是在closedge[v].lowcost中求最小值，其频度为n-1；其二是重新选择具有最小代价的边，其频度为n。 由此，普里姆算法的时间复杂度为O(n2)，与网中的边数无关，因此适用于求边稠密的网的最小生成树。
2.克鲁斯卡尔（Kruskal） :由点到线，适合边稀疏的网。时间复杂度：O(e * loge)
Kruskal 算法是一种按照网中边的权值递增的顺序构造最小生成树的方法。
基本思想是：
1) 设无向连通网为G＝（V，E），令G 的最小生成树为T，其初态为T＝（V，{}），即开始时，最小生成树T 由图G 中的n 个顶点构成，顶点之间没有一条边，这样T 中各顶点各自构成一个连通分量。
2) 在E中选择代价最小的边，若该边依附的顶点落在T中不同的连通分量，则将此边加入到T中，否则舍弃此边而选择下一条边（若该边依附的两个顶点属于同一个连通分量，则舍去此边，以免造成回路）。依此类推，当T 中的连通分量个数为1 时，此连通分量便为G 的一棵最小生成树。
