.假设要求一个稠密图G的最小生成树，宜采用 输入答案 算法求解。

假设要求一个稠密图G的最小生成树，那么宜采用Prim算法求解，而不是输入答案。Prim算法是一种贪心算法，其基本思想是以一个顶点为起点，每次找到与当前生成树相连的最小权值边所连的顶点，将该顶点加入生成树的顶点集合中，并将该边加入生成树的边集合中，直到该集合包含了所有的节点为止。与Kruskal算法相比，Prim算法更适用于稠密图，因为在稠密图中，边的数量很大，而Prim算法每次只需要考虑与当前生成树相连的边，因此效率更高。

下面是Prim算法的伪代码实现：

def prim(graph, start):
    # 初始化生成树和最小堆
    tree = []
    heap = [(0, start)]
    # 初始化所有节点的状态为未访问
    visited = {node: False for node in graph.nodes}
    # 遍历所有节点
    while heap:
        # 取出堆顶元素
        weight, node = heapq.heappop(heap)
        # 如果该节点已经访问过，则跳过
        if visited[node]:
            continue
        # 将该节点标记为已访问
        visited[node] = True
        # 将该节点加入生成树
        if weight > 0:
            tree.append(Edge(node, parent, weight))
        # 遍历该节点的所有邻居
        for neighbor, weight in graph.edges[node]:
            # 如果邻居节点未访问，则将其加入堆中
            if not visited[neighbor]:
                heapq.heappush(heap, (weight, neighbor))
    return tree

其中，`graph` 表示图的邻接表表示，`start` 表示起始节点，`Heap` 是最小堆的实现。