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。
