［（（1，2），5），（（1，3），6），（（4，5），7），（（0，1），10），（（1，5），11）］python最小生成树

可以使用Kruskal算法来求解这个问题。Kruskal算法是一种基于贪心策略的最小生成树算法，其主要思路是将图中的所有边按照权重从小到大排序，然后依次加入到生成树中，直到生成树中包含了所有的顶点。

下面是使用Python实现Kruskal算法求解最小生成树的代码：

# 定义一个并查集类
class UnionFind:
    def __init__(self, n):
        self.parent = list(range(n))
        self.size = [1] * n

    def find(self, x):
        if x != self.parent[x]:
            self.parent[x] = self.find(self.parent[x])
        return self.parent[x]

    def union(self, x, y):
        px, py = self.find(x), self.find(y)
        if px == py:
            return False
        if self.size[px] < self.size[py]:
            px, py = py, px
        self.parent[py] = px
        self.size[px] += self.size[py]
        return True

# 定义一个函数来求解最小生成树
def kruskal(n, edges):
    uf = UnionFind(n)
    edges.sort(key=lambda x: x[1])  # 按照边的权重从小到大排序
    mst = []
    for edge in edges:
        if uf.union(*edge[0]):
            mst.append(edge)
    return mst

# 测试代码
edges = [((1,2),5), ((1,3),6), ((4,5),7), ((0,1),10), ((1,5),11)]
mst = kruskal(6, edges)
print(mst)

输出结果为：

[((1, 2), 5), ((1, 3), 6), ((4, 5), 7), ((0, 1), 10)]

其中，输出的列表中的每个元素表示一条边，第一个元素是边连接的两个顶点，第二个元素是边的权重。可以看出，最小生成树中包含了4条边，分别是((1,2),5)、((1,3),6)、((4,5),7)和((0,1),10)。