1采用图的邻接矩阵或邻接表实现最短路径问题中的存储； 2采用普里姆（Prim）算法实现最小生成树问题的求解； 3在图形界面类上编写一个测试该类的程序。python

1. 在最短路径问题中，可以使用邻接矩阵或邻接表两种数据结构来存储图。邻接矩阵是一个二维数组，其中行和列分别代表节点，每个元素表示两个节点之间是否存在边以及边的权重。这种方法适合稠密图，查找邻接节点快，但是空间复杂度高；而邻接表则通过链表或哈希表存储每个节点的相邻节点及其权重，适用于稀疏图，节省空间，但查询某个节点的邻居需要遍历。

2. 普里姆（Prim）算法通常用于寻找无向加权图的最小生成树。它从任意一个顶点开始，每次选择当前未加入生成树中最短的一条边连接到已有的树中，直到所有顶点都被包含。Python实现时，可以使用优先队列（如`heapq`库）来维护未加入集合的边，并不断更新最小生成树的边集。每一步迭代会添加一个新的顶点到树中，直到达到所有顶点。

3. 编写一个测试图形界面类（GUI class）的程序，首先需要导入相关的GUI库（如Tkinter、PyQt等），然后创建该类的对象实例，设置窗口的基本属性，比如标题、大小、布局等。接着，可以定义一些方法来响应用户的交互事件（如按钮点击、文本输入等）。最后，在主循环中运行应用程序并监听用户的操作。例如：

import tkinter as tk

class MyGUI(tk.Tk):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.title("My GUI Test")
        self.geometry("400x300")
        
        # 创建组件...
        button = tk.Button(self, text="Click Me", command=self.button_click)
        button.pack()

    def button_click(self):
        print("Button clicked!")
    
if __name__ == "__main__":
    gui_app = MyGUI()
    gui_app.mainloop()