用python编程在10个顶点的无向图中，每对顶点之间以概率0.6存在一条权重为[1,10]上随机整数的边，首先生成该图。然后求解下列问题：（1）求该图的最小生成树，分别用Prim和Kruskal算法实现（2）求顶点v1到顶点v10的最短距离和最短路径。分别用Dijkstra算法和Bellman-Ford算法实现。（3）求所有顶点对之间的最短距离。使用Ford算法实现

好的，我会为您解答这个问题。首先，根据您的要求，我们可以使用Python的networkx库来生成无向图，代码如下：

import networkx as nx
import random

G = nx.Graph()

for i in range(1, 11):
    for j in range(i + 1, 11):
        if random.random() < 0.6:
            G.add_edge(i, j, weight=random.randint(1, 10))

这段代码使用了两个循环来生成10个顶点之间的所有边，每对顶点之间以0.6的概率存在一条随机权重的边。

接下来，我们可以使用Prim算法和Kruskal算法来求解最小生成树，代码如下：

# Prim算法
T = nx.minimum_spanning_tree(G, algorithm='prim')
print("Prim算法求解最小生成树：", sorted(T.edges(data=True)))

# Kruskal算法
T = nx.minimum_spanning_tree(G, algorithm='kruskal')
print("Kruskal算法求解最小生成树：", sorted(T.edges(data=True)))

这段代码使用networkx库中的minimum_spanning_tree函数来求解最小生成树，分别传入'prim'和'kruskal'参数来选择使用Prim算法还是Kruskal算法。最后输出结果为两个算法求解得到的最小生成树的边集合。

接着，我们可以使用Dijkstra算法和Bellman-Ford算法来求解顶点v1到顶点v10的最短距离和最短路径，代码如下：

# Dijkstra算法
print("Dijkstra算法求解v1到v10的最短距离和最短路径：")
print(nx.dijkstra_path(G, 1, 10))
print(nx.dijkstra_path_length(G, 1, 10))

# Bellman-Ford算法
print("Bellman-Ford算法求解v1到v10的最短距离和最短路径：")
print(nx.bellman_ford_path(G, 1, 10))
print(nx.bellman_ford_path_length(G, 1, 10))

这段代码使用networkx库中的dijkstra_path和dijkstra_path_length函数来求解顶点v1到顶点v10的最短路径和最短距离，使用bellman_ford_path和bellman_ford_path_length函数来求解同样的问题但是使用Bellman-Ford算法。

最后，我们可以使用Ford算法来求解所有顶点对之间的最短距离，代码如下：

# Floyd算法
print("Floyd算法求解所有顶点对之间的最短距离：")
D = nx.floyd_warshall(G)
print(D)

这段代码使用networkx库中的floyd_warshall函数来求解所有顶点对之间的最短距离，将结果保存在矩阵D中并输出。

这样，我们就完成了所有问题的求解。