用邻接矩阵储存带权无向图，并用这个带权无向图实现PRIM算法求最小生成树

假设带权无向图的邻接矩阵为 matrix，节点数为 n。PRIM 算法求最小生成树的代码如下：

def prim(matrix):
    n = len(matrix)
    # 用一个列表记录已经加入已有节点集合的节点
    visited = [0] * n
    # 将起点加入已有节点集合中
    visited[0] = 1
    # 用一个列表记录各个节点到已有节点集合的最短距离
    dist = matrix[0].copy()
    # 用一个列表记录已经加入已有节点集合的边
    edges = []
    # 重复 n-1 次，每次选择一个节点加入已有节点集合，直到所有节点都被加入
    for _ in range(n-1):
        # 找到距离已有节点集合最近的节点，加入已有节点集合中
        min_dist = float('inf')
        min_index = -1
        for i in range(n):
            if not visited[i] and dist[i] < min_dist:
                min_dist = dist[i]
                min_index = i
        visited[min_index] = 1
        # 将已有节点集合中的边加入 edges 列表中
        edges.append((min_index, dist[min_index]))
        # 更新其他节点到已有节点集合的距离
        for i in range(n):
            if not visited[i] and dist[i] > matrix[min_index][i]:
                dist[i] = matrix[min_index][i]
    return edges

其中 edges 列表中保存的是最小生成树中的边和其权重，每个元素为 (节点编号, 权重) 的形式。