以下是各選項的解釋：
(A) 相鄰矩陣（adjacency matrix）：這是一種圖形的表示方法，使用矩陣來表示圖中各個節點之間的連接關係。
(B) 相鄰串列（adjacency list）：這也是圖形的表示方法，使用每個節點對應的鏈節串列表來儲存與其相鄰的節點。
(C) 相鄰複合串列（adjacency multi list）：這是一種圖的表示方法，是相鄰串列的一種擴展形式，對應每個節點有多個鏈節串列表。
(D) 相鄰堆積（adjacency heap）：這並不是圖的標準表示方法。堆積（heap）通常用來表示優先佇列等結構，與圖形的直接表示關係不大，因此這不是圖形的表示方法。
因此，選項 (D) 相鄰堆積不屬於圖形的表示方法。

答案是 (C) 圖形。
解釋如下：
(A) 樹狀結構：樹是一種特定類型的圖，它是無循環的且連通。雖然樹與圖有某些相似之處，但最短路徑算法通常用於處理的是一般圖，而非單純的樹。因此，樹狀結構並不是最適合的答案。
(B) 優先佇列：優先佇列是一種特殊的排隊結構，通常用於在最短路徑算法中進行節點的選擇，例如在 Dijkstra 算法中會用到優先佇列來選擇距離最短的節點，但優先佇列本身並不是一種圖形結構。
(C) 圖形：最短路徑問題正是圖形（Graph）問題，因為城市和路徑可以表示為圖中的節點和邊。常見的最短路徑算法（如 Dijkstra 算法）正是用來解決圖形中的最短路徑問題。因此，圖形是最合適的資料結構。
(D) 符號表：符號表是一種儲存關聯數據的資料結構，例如鍵值對，常用於搜尋、插入等動作。符號表與最短路徑算法的關聯較小，因此不是正確答案。
因此，解決兩個城市間最短路徑的演算法屬於 圖形（Graph）相關的操作。

答案是 (C) 尤拉循環 (Eulerian tour)。
解釋如下：
(A) 二元樹 (binary tree)：二元樹是一種樹結構，其中每個節點最多有兩個子節點。這與題目中的路徑問題無關，因此不是正確答案。
(B) 相連路徑 (connected path)：相連路徑指的是圖中兩個節點之間存在一條從一個節點到另一個節點的路徑。這並不特指經過所有邊一次並回到起點的路徑，因此也不是正確答案。
(C) 尤拉循環 (Eulerian tour)：這是正確答案。尤拉循環是一條從某個頂點出發，經過圖中的每一條邊恰好一次，並最終回到原始頂點的路徑。只有當圖滿足一定的條件（例如每個頂點的度數為偶數且圖是連通的），才存在尤拉循環。
(D) 平衡路徑 (balance path)：這個概念並不是圖論中的標準術語，因此與題目中的描述不符。

因此，從任何一個頂點開始，經過所有邊一次，並回到原頂點的路徑稱為 尤拉循環 (Eulerian tour)。