Kruskal算法可以通过生活中的例子来解释。我们可以将城市之间的道路网络看作是一个图，每个城市是一个顶点，道路是连接城市的边，而道路的长度可以看作是边的权重。假设我们想要修建一条连接所有城市的最小成本道路网络。
<iframe height="600" src="https://moocstudent.github.io/algo/kruscal.html" width="800"> </iframe> 首先，我们需要找到连接城市的所有道路，并按照道路的长度进行排序。然后，我们从最短的道路开始，逐步选择道路，直到所有的城市都被连接起来或者形成了一个环路。 例如，假设有四个城市A、B、C和D，它们之间的道路如下： - 道路1：连接A和B，长度为10 - 道路2：连接A和C，长度为6 - 道路3：连接A和D，长度为5 - 道路4：连接B和D，长度为15 - 道路5：连接C和D，长度为4 按照Kruskal算法的步骤，我们首先将所有的道路按照长度进行排序，得到以下顺序： - 道路5：连接C和D，长度为4 - 道路3：连接A和D，长度为5 - 道路2：连接A和C，长度为6 - 道路1：连接A和B，长度为10 - 道路4：连接B和D，长度为15 然后，我们从最短的道路开始选择，即道路5，将城市C和D连接起来。接下来，选择道路3，将城市A和D连接起来。然后，选择道路2，将城市A和C连接起来。最后，选择道路1，将城市A和B连接起来。此时，所有的城市都被连接起来，并且没有形成环路。 因此，最小生成树的边为： - 道路5：连接C和D，长度为4 - 道路3：连接A和D，长度为5 - 道路2：连接A和C，长度为6 - 道路1：连接A和B，长度为10 这个例子中，我们通过Kruskal算法找到了连接所有城市的最小成本道路网络，确保了道路的总长度最小。 <iframe allowfullscreen="true" allowtransparency="true" frameborder="no" height="300" loading="lazy" scrolling="no" src="https://codepen.io/deadzq-the-decoder/embed/KKbwPEb?default-tab=html%2Cresult&editable=true" style="width: 100%" title="Kruscal"> See the Pen Kruscal by orange (@deadzq-the-decoder) on CodePen. </iframe> 标签：城市,生成,算法,道路,长度,树中,连接,Kruskal From： https://www.cnblogs.com/ukzq/p/17644429.html