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

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);

}

正确答案：

(1) n-1 (2) vf1! =vf2 (3) father[vf2] (4) j++ (5) i++(1) n-1 (2) vf1! =vf2 (3) father[vf2] (4) j++ (5) i++ 解析：(1)由上下文可知，变量j记录了添加进最小生成树的边数，当j超出n-1时循环终止，构造过程结束；(2)此处的判别条件应该是：v1和V2连通。由于Vf1和 vf2分别是边edges[i]两顶点v1、v2所在连通分支的根，v1和v2连通当且仅当vf1和vf2相等；(3)