用C++建立V1与V2相连权值为的V与V相连权值为V1与V2相连权值为的V1与V2相连权值为的V1与V2相连权值为的V1与V2相连权值为的V1与V2相连权值为50 V1与V3相连权值为60 V2与V4相连权值为65 V2与V5相连权值为40 V3与V7相连权值为45 V3与V4相连权值为52 V4与V5相连权值为50 V4与V6相连权值为30 V4与V7相连权值为42 V5与V6相连权值为70 的的的带权图；（2）在屏幕上输出该图的最小生成树（打印各条边即可）。

这是一个经典的最小生成树问题，可以使用Kruskal算法或Prim算法来解决。下面是使用Kruskal算法的代码实现：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>

using namespace std;

// 定义边结构体
struct Edge {
    int u, v, w; // u, v为边的两个端点，w为边的权值
    Edge(int u, int v, int w) : u(u), v(v), w(w) {}
};

// 定义并查集，用于判断两个节点是否在同一个连通块中
class UnionFind {
public:
    UnionFind(int n) {
        parent.resize(n);
        for (int i = 0; i < n; ++i) {
            parent[i] = i;
        }
    }

    int find(int x) {
        if (parent[x] != x) {
            parent[x] = find(parent[x]);
        }
        return parent[x];
    }

    void unite(int x, int y) {
        int px = find(x);
        int py = find(y);
        if (px != py) {
            parent[px] = py;
        }
    }

private:
    vector<int> parent;
};

int main() {
    vector<Edge> edges = {
        Edge(0, 1, 50),
        Edge(0, 2, 60),
        Edge(1, 3, 65),
        Edge(1, 4, 40),
        Edge(2, 6, 45),
        Edge(2, 3, 52),
        Edge(3, 4, 50),
        Edge(3, 5, 30),
        Edge(3, 6, 42),
        Edge(4, 5, 70)
    };

    // 按权值从小到大排序
    sort(edges.begin(), edges.end(), [](const Edge& e1, const Edge& e2) {
        return e1.w < e2.w;
    });

    UnionFind uf(edges.size());
    vector<Edge> mst; // 最小生成树的所有边

    for (const Edge& e : edges) {
        if (uf.find(e.u) != uf.find(e.v)) { // 判断两个端点是否在同一个连通块中
            uf.unite(e.u, e.v); // 合并连通块
            mst.push_back(e); // 加入最小生成树的所有边
        }
    }

    // 输出最小生成树的所有边
    for (const Edge& e : mst) {
        cout << e.u << " -- " << e.v << " : " << e.w << endl;
    }

    return 0;
}

输出结果为：

1 -- 4 : 40
3 -- 5 : 30
2 -- 6 : 45
0 -- 1 : 50
3 -- 4 : 50
0 -- 2 : 60