标题中的"Prim算法构建邻边矩阵计算最小权值"指的是在图论中寻找最小生成树的一种经典算法——Prim算法，它被广泛应用于网络设计、优化问题以及数据结构中。在这个项目中，Prim算法用于找到一个无向加权图中n-1条边，这些边连接了所有n个城市，且总权重最小，即构建了一个最小生成树。
Prim算法的基本思想是从一个起点开始，逐步扩大树的覆盖范围，每次添加一条与已选节点集合连接且权重最小的边。邻边矩阵是存储图中边的权重的一种方式，对于n个顶点的图，可以创建一个n×n的矩阵，矩阵中的每个元素表示对应两个顶点间边的权重，如果两个顶点之间没有边，则权重通常设为无穷大或一个较大的数。
以下是Prim算法的步骤：
1. 初始化：选择一个起始顶点（例如第一个城市），将其添加到最小生成树中，其余顶点暂不考虑。
2. 对于当前生成树中的所有顶点，找出与其未连接的顶点中边权重最小的一条。
3. 将这条边的另一端顶点加入到最小生成树中，并更新邻边矩阵。
4. 重复步骤2和3，直到所有顶点都被包含在内。
在实现Prim算法时，通常会用到优先队列（如堆）来高效地找出未选中顶点中与生成树边权重最小的那一条。C++中，可以使用`<queue>`和`<priority_queue>`库来实现这个功能。
描述中提到"不使用数据库进行存储"，这意味着项目可能将邻边矩阵直接存储在程序内存中，而不是依赖外部数据库系统。这样可以简化程序架构，但可能会限制处理大规模数据的能力，因为内存是有限的。
"City"可能是项目中的一个关键类，它可能包含了城市的信息，如城市ID、坐标等，同时可能有方法用于计算与其它城市之间的距离，进而得到邻边矩阵中的权重。
这个项目涉及的知识点包括：
1. 图论：最小生成树的概念和Prim算法
2. 数据结构：邻边矩阵用于存储图的边及其权重
3. C++编程：使用C++实现Prim算法，可能涉及到堆和优先队列的数据结构
4. 非关系型数据存储：不依赖数据库，直接在内存中管理邻边矩阵
5. 类和对象的设计：可能有一个`City`类来封装城市的信息和计算方法
通过这个项目，你可以深入理解Prim算法的工作原理，以及如何在实际编程中应用邻边矩阵来解决实际问题。同时，这也是对C++数据结构和算法能力的良好锻炼。
