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那么，就开始编写Prim算法吧！
首先，做异常情况判断。
两种情况视为异常：
1.地图为空（没有意义嘛）
2.地图连通性无法保证
这些情况，通通返回空地图。
然后，从地图中选取一个点，作为起始顶点。
随便哪个点都可以的！
将该点标识为已访问，并将含有起始顶点的边添加到优先级队列。
接下来，是算法的关键性部分。
1.从优先级队列中取出权重最小的边。
2.如果这条边，两端的点都被访问过，说明是失效的边，将其舍弃。
3.这条边没有被舍弃，那就是有效的，加入最小生成树。
4.以这条边，没有被访问过的端点，继续标识为已访问，并将含有该端点的边添加到优先级队列。
5.又从1.开始，反复循环。
这似乎是个从1到4阶段永不停歇的贪心计算过程。
然而，万物有始必有终结。
当图中所有的顶点，都被最小生成树得到（顶点数量相同）。
或者，当优先级队列为空。
这个算法就结束了它的使命。
此时得到的，就是原来地图的最小生成树。
首先，做异常情况判断。
两种情况视为异常：
1.地图为空（没有意义嘛）
2.地图连通性无法保证
这些情况，通通返回空地图。
然后，从地图中选取一个点，作为起始顶点。
随便哪个点都可以的！
将该点标识为已访问，并将含有起始顶点的边添加到优先级队列。
接下来，是算法的关键性部分。
1.从优先级队列中取出权重最小的边。
2.如果这条边，两端的点都被访问过，说明是失效的边，将其舍弃。
3.这条边没有被舍弃，那就是有效的，加入最小生成树。
4.以这条边，没有被访问过的端点，继续标识为已访问，并将含有该端点的边添加到优先级队列。
5.又从1.开始，反复循环。
这似乎是个从1到4阶段永不停歇的贪心计算过程。
然而，万物有始必有终结。
当图中所有的顶点，都被最小生成树得到（顶点数量相同）。
或者，当优先级队列为空。
这个算法就结束了它的使命。
此时得到的，就是原来地图的最小生成树。