定义采用邻接矩阵存储的图结构，封装DFS、BFS算法、Prim算法、Kruskal算法、Dijkstra算法、Floyd算法的C++代码，包括主函数

以下是定义采用邻接矩阵存储的图结构，封装DFS、BFS算法、Prim算法、Kruskal算法、Dijkstra算法、Floyd算法的C++代码，包括主函数：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <queue>
#include <cstring>
#include <algorithm>
using namespace std;

const int INF = 0x3f3f3f3f; // 表示正无穷

// 定义邻接矩阵存储的图结构
const int MAXN = 1005;
int G[MAXN][MAXN]; // 邻接矩阵
int n, m; // n表示顶点数，m表示边数

// DFS算法
bool vis[MAXN]; // 标记数组，表示该点是否被访问过
void dfs(int u) {
    vis[u] = true;
    cout << u << " ";
    for (int v = 1; v <= n; v++) {
        if (G[u][v] && !vis[v]) {
            dfs(v);
        }
    }
}

// BFS算法
bool vis[MAXN]; // 标记数组，表示该点是否被访问过
void bfs(int u) {
    queue<int> q;
    q.push(u);
    vis[u] = true;
    while (!q.empty()) {
        int x = q.front();
        q.pop();
        cout << x << " ";
        for (int v = 1; v <= n; v++) {
            if (G[x][v] && !vis[v]) {
                q.push(v);
                vis[v] = true;
            }
        }
    }
}

// Prim算法
int prim() {
    int ans = 0;
    int d[MAXN]; // 存储每个点到已选点集的最短距离
    bool vis[MAXN]; // 标记数组，表示该点是否已经被选入点集
    memset(vis, false, sizeof(vis));
    memset(d, INF, sizeof(d));
    d[1] = 0; // 从1号点开始
    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        int u = -1;
        for (int j = 1; j <= n; j++) {
            if (!vis[j] && (u == -1 || d[u] > d[j])) {
                u = j;
            }
        }
        vis[u] = true;
        ans += d[u];
        for (int v = 1; v <= n; v++) {
            if (!vis[v] && G[u][v] < d[v]) {
                d[v] = G[u][v];
            }
        }
    }
    return ans;
}

// Kruskal算法
struct Edge {
    int u, v, w;
    bool operator<(const Edge& e) const {
        return w < e.w;
    }
};
vector<Edge> edges; // 存储所有边的信息
int fa[MAXN]; // 并查集数组，用于判断是否形成环
int find(int x) {
    if (fa[x] == x) {
        return x;
    }
    return fa[x] = find(fa[x]);
}
int kruskal() {
    int ans = 0;
    sort(edges.begin(), edges.end());
    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        fa[i] = i;
    }
    for (int i = 0; i < edges.size(); i++) {
        int u = edges[i].u, v = edges[i].v, w = edges[i].w;
        int x = find(u), y = find(v);
        if (x != y) {
            fa[x] = y;
            ans += w;
        }
    }
    return ans;
}

// Dijkstra算法
int d[MAXN]; // 存储每个点到源点的最短距离
bool vis[MAXN]; // 标记数组，表示该点是否已经确定最短路
void dijkstra(int s) {
    memset(vis, false, sizeof(vis));
    memset(d, INF, sizeof(d));
    d[s] = 0;
    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        int u = -1;
        for (int j = 1; j <= n; j++) {
            if (!vis[j] && (u == -1 || d[u] > d[j])) {
                u = j;
            }
        }
        vis[u] = true;
        for (int v = 1; v <= n; v++) {
            if (!vis[v] && G[u][v] && d[v] > d[u] + G[u][v]) {
                d[v] = d[u] + G[u][v];
            }
        }
    }
}

// Floyd算法
int d[MAXN][MAXN]; // 存储每对顶点之间的最短距离
void floyd() {
    for (int k = 1; k <= n; k++) {
        for (int i = 1; i <= n; i++) {
            for (int j = 1; j <= n; j++) {
                d[i][j] = min(d[i][j], d[i][k] + d[k][j]);
            }
        }
    }
}

int main() {
    cin >> n >> m;
    memset(G, 0, sizeof(G));
    memset(d, INF, sizeof(d));
    for (int i = 1; i <= m; i++) {
        int u, v, w;
        cin >> u >> v >> w;
        G[u][v] = G[v][u] = w; // 无向图
        d[u][v] = d[v][u] = w;
        edges.push_back({u, v, w});
    }

    // DFS算法
    memset(vis, false, sizeof(vis));
    dfs(1);
    cout << endl;

    // BFS算法
    memset(vis, false, sizeof(vis));
    bfs(1);
    cout << endl;

    // Prim算法
    cout << prim() << endl;

    // Kruskal算法
    cout << kruskal() << endl;

    // Dijkstra算法
    dijkstra(1);
    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        cout << d[i] << " ";
    }
    cout << endl;

    // Floyd算法
    floyd();
    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        for (int j = 1; j <= n; j++) {
            cout << d[i][j] << " ";
        }
        cout << endl;
    }

    return 0;
}