已知含有n个顶点的带权连通无向图，采用邻接矩阵存储，邻接矩阵以三元组的形式给出，只给出不包括主对角线元素在内的下三角形部分的元素，且不包括不相邻的顶点对。求该连通图的最小生成树的权值

### 回答1：
可以使用Prim算法或Kruskal算法来求解该连通图的最小生成树的权值。具体步骤如下：

1. 初始化一个空的最小生成树集合，将任意一个顶点加入该集合。

2. 从集合中已有的顶点出发，找到与之相邻的未加入集合的顶点中权值最小的边，将该边所连接的顶点加入集合中，并将该边加入最小生成树集合中。

3. 重复步骤2，直到所有顶点都被加入集合中，此时最小生成树集合中包含n-1条边，它们的权值之和即为该连通图的最小生成树的权值。

具体实现时，可以使用邻接矩阵来表示图，将三元组形式的邻接矩阵转换为完整的邻接矩阵，然后按照上述步骤来实现Prim算法或Kruskal算法。

### 回答2：
首先，需要明确什么是最小生成树。最小生成树是指，在带权连通无向图中，选取一棵包含所有顶点且权值最小的生成树，即其中边权之和最小的生成树。

邻接矩阵存储可以表示带权连通无向图，邻接矩阵中的元素表示对应顶点之间的边权值。为了求出最小生成树的权值，需要使用Prim算法或者Kruskal算法。

其中，Prim算法是一种贪心算法，从任意一个顶点开始，逐步选择与已有树连通且权值最小的边来扩展生成树，最终构造出一棵最小生成树。一般使用堆优化的Prim算法时间复杂度是O(nlogn)，较Kruskal算法稍慢一些。

而Kruskal算法是一种基于边的贪心算法，从所有边中按照边权排序，然后依次将边加入生成树中，直到生成树包含所有顶点为止。Kruskal算法的时间复杂度为O(mlogn)，其中m为边数，n为顶点数。

因此，在已知含有n个顶点的带权连通无向图，采用邻接矩阵存储时，可以使用Prim算法或Kruskal算法求出该连通图的最小生成树的权值。

### 回答3：
最小生成树是一棵权值最小的连通子图，它包含原图中所有顶点，并且边的权值之和最小。

我们可以采用Prim算法或者Kruskal算法来求解该连通图的最小生成树的权值。

Prim算法的思想是，从一个任意节点开始，每次选择与当前节点相邻的、权值最小的边所连的节点，并将该节点加入最小生成树，直到所有节点都被加入为止。在Prim算法的实现中，我们可以维护一个辅助数组dist，用于存储每个节点与当前树的最小距离，每次选择权值最小的边所连的节点时，更新dist数组，并记录该边的权值。

Kruskal算法的思想是，维护一组不相交的树，每次将权值最小的边加入树中，直到所有节点都被加入为止。在Kruskal算法的实现中，我们可以使用并查集来维护节点之间的关系，每次加入边时，检查两个节点是否在同一集合中，如果不是，则将它们合并成一个集合。

无论使用哪种算法，都需要对邻接矩阵进行处理，将缺失的元素补全，并将不相邻的顶点对的权值设置为无穷大。然后，就可以按照算法的流程进行操作，直到求得最小生成树的权值。

总之，求解带权连通无向图的最小生成树，在实际应用中具有重要的意义，可以用于网络规划、电路设计、交通运输等领域。