Python TreeNode如何实现树的最小生成树算法

TreeNode类通常用于表示树结构中的节点，而最小生成树算法通常使用其他数据结构来实现，例如Prim算法和Kruskal算法。

下面是一个简单的示例代码，用于实现Prim算法来生成最小生成树：

import heapq  class TreeNode:     def __init__(self, val):         self.val = val         self.children = []  def prim(graph):     n = len(graph)     visited = [False] * n     min_heap = [(0, 0, None)]  # (cost, node, parent)      mst = [None] * n      while min_heap:         cost, node, parent = heapq.heappop(min_heap)         if visited[node]:             continue          visited[node] = True         if parent is not None:             mst[node] = parent.children.append(TreeNode(node))          for neighbor, weight in graph[node]:             if not visited[neighbor]:                 heapq.heappush(min_heap, (weight, neighbor, node))      return mst 

在这个示例中，我们使用TreeNode类来表示最小生成树的节点，使用prim函数来实现Prim算法。通过传入一个邻接表形式的图数据结构，我们可以生成最小生成树的节点。