不会做图的应用，没有思路

Question

希望能解答一下，谢谢
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麻烦用面向小-白的c语言写一下，转专业的看不懂

Answer 1

算法思想：

1. 首先，我们需要将景点和双向道路用图的方式表示，这将构成一个带权重的图，其中每个节点代表一个景点，边代表两个景点之间的道路，权重表示两景点之间的距离。

2. 我们将使用修改后的Dijkstra算法，以找到从C市到最近的K个景点的最短距离之和。该算法将维护一个集合，用于存储已经找到的最短距离的景点，以及一个优先级队列，用于选择下一个要探索的景点。

3. 开始时，将C市加入到已找到的景点集合中，并将与C市相邻的景点加入到优先级队列中，根据从C市到这些景点的距离。

4. 从优先级队列中选择下一个要探索的景点，将其标记为已找到的景点，并更新从C市到该景点的最短距离。然后，将该景点的邻居加入到优先级队列中。

5. 重复步骤4，直到已找到K个景点或者优先级队列为空。

6. 最后，返回C市到K个最近景点的最短距离之和。

伪代码描述算法：

function findShortestDistances(CityGraph, K):
    initialize priorityQueue  # 优先级队列用于选择下一个探索的景点
    initialize foundSet  # 用于存储已找到的景点
    initialize distances  # 用于存储从C市到各景点的最短距离
    add C city to foundSet
    add neighbors of C city to priorityQueue  # 将C市相邻的景点加入队列
    
    while size(foundSet) < K and not priorityQueue.isEmpty():
        currentCity = priorityQueue.pop()  # 选择下一个要探索的景点
        if currentCity not in foundSet:
            add currentCity to foundSet
            update distances for currentCity  # 更新从C市到currentCity的最短距离
            add neighbors of currentCity to priorityQueue  # 将currentCity的邻居加入队列
    
    return sum of distances for the first K cities in foundSet

时间复杂度分析：

• 时间复杂度主要由Dijkstra算法的运行时间决定，为O(V^2)，其中V是景点的数量。

空间复杂度分析：

• 空间复杂度包括用于存储景点和道路信息的图数据结构，以及用于Dijkstra算法的数据结构，总体为O(V^2)。

需要注意的是，实际的时间和空间复杂度可能受到具体数据规模的影响，但上述分析提供了算法的大致复杂度估计。