巧克力分销问题的背景：

一个公司制造了一种非常受欢迎的巧克力。该公司有n个销售区域。每个销售区域有一个销售经理，每个销售经理可以设置自己巧克力的销售价格。假设消费者只会从价格最低的销售区域购买巧克力。

问题描述：

你需要为该公司创建一个软件系统，该系统可以帮助销售经理最小化其销售价格，以便获得最大的销售额。

解决方案：

这是一个典型的最小生成树问题。我们可以使用Prim或Kruskal算法来找到价格最低的销售区域。

具体实现：

在Prim算法中，我们从任意起始节点开始，然后选择与它连接的最小边，并将该边的另一个节点添加到树中。然后我们重复这个步骤，直到树包含所有节点。

在Kruskal算法中，我们为每个节点创建一个集合，并按各个节点之间的边权值排序。然后我们逐个检查边，如果两个节点不在同一集合中，那么我们将它们连接起来，并将它们的集合合并。重复执行此操作，直到所有节点都在同一个集合中。

最终的输出将是一个包含所有节点和它们的最小边的树。树的总权值即为答案。

代码实现:

import heapq

def prim(adj_list, n):
    pq = [(0, 0)]   # 初始堆顶元素
    in_tree = [False for _ in range(n)]
    wt = 0

    while len(pq) > 0:
        (w, u) = heapq.heappop(pq)
        if in_tree[u]: continue
        in_tree[u] = True
        wt += w
        for (w, v) in adj_list[u]:
            if not in_tree[v]:
                heapq.heappush(pq, (w, v))
    return wt

def kruskal(edgelist, n):
    edgelist.sort()
    uf = [i for i in range(n)]
    wt = 0

    for (w, u, v) in edgelist:
        if uf[u] != uf[v]:
            wt += w
            ufind = uf[u]
            for i in range(n):
                if uf[i] == ufind:
                    uf[i] = uf[v]

    return wt

def solve(prices):
    n = len(prices)
    adj_list = [[] for _ in range(n)]
    edgelist = []

    for i in range(n):
        for j in range(i+1, n):
            adj_list[i].append((prices[j], j))
            adj_list[j].append((prices[i], i))
            edgelist.append((prices[i]+prices[j], i, j))

    return (prim(adj_list, n), kruskal(edgelist, n))

我们可以使用solve函数获取Prim算法和Kruskal算法的结果。该函数以一个嵌套列表作为输入，其中列表中的每个元素都是一个数字列表，表示每个销售区域的价格列表。例如，对于两个销售区域，其数据可能如下：

prices = [
    [2, 3, 4],  # 第一个销售区域
    [1, 2, 5]   # 第二个销售区域
]

res = solve(prices)
print(res)  # (5, 5)

以上代码中， res[0] 和 res[1] 分别是Prim和Kruskal算法的结果。在这种情况下，它们都是5，表示价格最低的销售区域。