可以得到3种不同的拓扑序列，即abced，abecd和aebcd。

Ⅰ、最小生成树的代价唯一 Ⅱ、所有权值最小的边一定会出现在所有的最小生成树中 Ⅲ、使用Prim算法从不同顶点开始得到的最小生成树一定相同 Ⅳ、使用Prim算法和Kruskal算法得到的最小生成树总不相同

最小生成树的树形可能不唯一（因为可能存在权值相同的边），但代价一定是唯一的，Ⅰ正确。

若权值最小的边有多条并且构成环状，则总有权值最小的边将不出现在某棵最小生成树中，Ⅱ错误。

设N各结点构成环，N-1条边权值相等，另一条边权值较小，则从不同的顶点开始Prim算法会得到N-1种不同的最小生成树，Ⅲ错误。

当最小生成树唯一时（各边的权值不同），Prim算法和Kruskal算法得到的最小生成树相同，Ⅳ错误。

从a到各顶点的最短路径的求解过程如下：

后续目标顶点依次为f,d,e。

找出AOE网的全部关键路径为bdcg、bdeh和bfh。根据定义，只有关键路径上的活动时间同时减少时，才能缩短工期。选项A、B和D并不包括在所有的关键路径中，只有C包含，因此只有加快f和d的进度才能缩短工期。

按照拓扑排序的算法，每次都选择入度为0的结点从图中删除，此图中一开始只有结点3的入度为0；删除结点3后，只有结点1的入度为0；删除结点1后，只有结点4的入度为0；删除结点4后，结点2和结点6的入度都为0，此时选择删除不同的结点，会得出不同的拓扑序列，分别处理完毕后可知可能的拓扑序列为3,1,4,2,6,5和3,1,4,6,2,5，选D。

采用邻接表作为AOV网的存储结构进行拓扑排序，需要对n个顶点做进栈、出栈、输出各一次，在处理e条边时，需要检测这n个顶点的边链表的e个边结点，共需要的时间代价为O(n+e)。若采用邻接矩阵作为AOV网的存储结构进行拓扑排序，在处理e条边时需对每个顶点检测相应矩阵中的某一行，寻找与它相关联的边，以便对这些边的入度减1，需要的时间代价为O( n^{2} )。

在执行Dijkstra算法时，首先初始化dist[]，若顶点1到顶点i（i=2，3，4，5）有边，就初始化为边的权值：若无边，就初始化为∞；初始化顶点集S只含顶点1.Dijkstra算法每次选择一个到顶点1距离最近的顶点j加入顶点集S，并判断由顶点1绕行顶点j后到任一顶点k是否距离更短，若距离更短（即dist[j] + arcs[j][k] < dist[k]），则将dist[x]更新为dist[j]+arcs[j][k]；重复该过程，直至所有顶点都加入顶点集S。数组dist的变化过程如下图所示，可知将第二个顶点5加入顶点集S后，数组dist更新为21，3，14，6，故选C。

算法设计的要求：

最少是1个，这种情况下，它本身就是一个连通图； 最多是n个，这种情况下，它由n个分散的点组成的一个图。

按照基数排序：