邻接矩阵实现图论的相关算法

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这一篇文章是关于图论的，采用的是邻接矩阵的方式存储；
重要的算法包括:图的深度遍历、宽度遍历、拓扑排序、关键路径、最小代价生成树、最短路径等问题
必须注意的是：因为是邻接矩阵的存储，需要注意是有向图，无向图，还是网；
对角线的元素为0，对于存在边和不存在边的情况，有向图和无向图处理方法是不一样的！
如果是有向图的话，那么我们存在边的时候是权值，没有边的时候NoEdge=INF;
如果是无向图的话，那么我们存在边的时候是关于对角线对称，同时赋值为1，但是不存在边的时候均是0

采用定义一个图类的方法，里面定义了一个int **a:动态生成二维数组存储邻接矩阵

实现了：图的深度宽度遍历，最小生成树（prim），单源最短路径dijsktra，所有定点的最短路径floyd，拓扑排序等等

对于关键路径，我将单独写出一个博客，因为对于AOE网的关键路径来说，，需要找到关键路径上的关键活动，必须对每一个边进行编号

*/

#include<iostream>
#include<queue>
using namespace std;
const int INF = 123123123;
enum resultcode{ duplicate, notpresent, success, failure, overflow, underflow };
class graph{
private:
	int n, e;
	int **a;
	int NoEdge;
	void dfs(int v, bool *visited);//O(n^2)深度遍历
	void bfs(int v, bool *visited);
	void countindegree(int *indegree);
public:
	graph(int size, int noedge);
	~graph();
	resultcode insert(int u, int v, int w);
	resultcode remove(int u, int v);
	bool exist(int u, int v);
	void dfs();
	void bfs();
	void toposort(int *order);
	bool toposort1(int *order);
	int prim(int k, int *nearest, int *lowcost);
	/*求最小生成树的算法，其实是存在两个的一个是prim，还有一个是kruskal，这里只实现了prim，因为kruskal需要对所有的边进行排排序，从小到大的选择边，
	之后我会使用vector来实现kruskal，运用了并查集的知识
	使用邻接矩阵十分麻烦，如果有大佬知道，可以告诉渣渣我*/
	void floyd(int **d, int **path);
	void dijkstra(int v, int *d, int *path);

};
graph::graph(int size, int noedge)
{
	n = size;//顶点数
	e = 0;//边数
	NoEdge = noedge;
	a = new int*[n];
	for (int i = 0; i < n; i++)
	{
		a[i] = new int[n];
		for (int j = 0; j < n; j++)
		{
			a[i][j] = NoEdge;
		}
		a[i][i] = 0;
	}
}
graph::~graph()
{
	for (int i = 0; i < n; i++)
	{
		delete[]a[i];
	}
	delete[]a;
}
bool graph::exist(int u, int v)
{
	if (u<0 || u>n - 1 || v<0 || v>n - 1 || u == v || a[u][v]