普利姆算法及代码，阅读相应代码并给出相应的解释

普利姆算法是一种用于求解最小生成树的贪心算法。它从任意一个点开始，不断选择当前节点和未加入生成树的节点之间权值最小的边，并将该节点加入生成树中，最终形成一棵生成树。以下是一个基于邻接矩阵的普利姆算法的实现代码：

import sys

class Graph:
    def __init__(self, vertices):
        self.V = vertices
        self.graph = [[0 for column in range(vertices)]
                      for row in range(vertices)]

    # 找到未加入最小生成树的权值最小的边
    def minKey(self, key, mstSet):
        min = sys.maxsize

        for v in range(self.V):
            if key[v] < min and mstSet[v] == False:
                min = key[v]
                min_index = v

        return min_index

    # 输出最小生成树
    def printMST(self, parent):
        print("Edge \tWeight")
        for i in range(1, self.V):
            print(parent[i], "-", i, "\t", self.graph[i][parent[i]])

    # 普利姆算法
    def primMST(self):
        # 用于存放生成树的最小权值
        key = [sys.maxsize] * self.V
        # 用于存放生成树中对应节点的父节点
        parent = [None] * self.V
        # 用于记录节点是否已经加入生成树
        mstSet = [False] * self.V

        # 从第一个节点开始生成
        key[0] = 0
        parent[0] = -1

        for cout in range(self.V):
            # 找到未加入最小生成树的权值最小的边
            u = self.minKey(key, mstSet)

            # 将该节点加入生成树中
            mstSet[u] = True

            # 更新与该节点相邻的节点的权值
            for v in range(self.V):
                if self.graph[u][v] > 0 and mstSet[v] == False and key[v] > self.graph[u][v]:
                    key[v] = self.graph[u][v]
                    parent[v] = u

        # 输出最小生成树
        self.printMST(parent)

g = Graph(5)
g.graph = [[0, 2, 0, 6, 0],
           [2, 0, 3, 8, 5],
           [0, 3, 0, 0, 7],
           [6, 8, 0, 0, 9],
           [0, 5, 7, 9, 0]]

g.primMST()

该代码中，我们首先定义了一个Graph类，其中包含了邻接矩阵表示法的图结构和普利姆算法的实现。在普利姆算法中，我们首先创建了三个数组，分别存放生成树的最小权值、对应节点的父节点和节点是否已经加入生成树。然后，我们从第一个节点开始，不断选择当前节点和未加入生成树的节点之间权值最小的边，并将该节点加入生成树中，最终形成一棵生成树。在选择边的过程中，我们使用了minKey方法来找到未加入最小生成树的权值最小的边，并使用printMST方法输出最终的最小生成树。