和Prim算法求图的最小生成树一样，Kruscal算法求最小生成树也用到了贪心的思想，只不过前者是贪心地选择点，后者是贪心地选择边。而且在算法的实现中，我们还用用到了并查集（也称不相交集的）Union /Find 算法来判断两个节点连通后会不会形成一个环。该算法的思想很简单：将图的所有边按从小到大顺序排序，每次都选取权值最小的边加入最小生成树，如果该边的加入会使生成树形成一个环，则跳过该边。
这里引入并查集的概念，可以使问题变得简单化。并查集就是利用一个数组sets，如果sets[a]=b，那么我们说a和b在一个生成树（集合）中，且a的双亲是b，如果sets[a]=a,那么我们说a是一个生成树的根。一个图的最小生成树在还没有完全生成前，可能存在多个互不连通的生成树，他们是不相交的集合，我们需要把这些不同的生成树连通起来。
于是，通过定义一个findroot函数，我们可以找到某顶点的双亲，然后找到该顶点的双亲的双亲，最终找到顶点所在最小生成树的根，例如：如果我们知道sets[a]=b,sets[b]=c,sets[c]=c，那我们可以说a、b、c在同一棵生成树(集合)里，且所在最小生成树的根为c。假设另一个不相交的生成树的根为d，如果我们令sets[c]=d,则将这两个生成树合并为了一个大的生成树，其根为d。
1.创建一个9条边，6个顶点的带权无向连通图。
初始状态的并查集如下：
2.将图所有边按权值进行排序。选择权值最小的一条边的两个邻点。为了避免混乱，统一约定该边右边的邻点加入左边的邻点的并查集中，在图中表示为2顶点挂在1顶点下面。
3.就这样，按照权值从小到大不断遍历所有边，都统一把边的大序号的邻点加入小序号的邻点所在的生成树中，3顶点挂在2顶点下面，4顶点挂在3顶点下面，5顶点挂在4顶点下面，6顶点挂在2顶点的下面，最终最小生成树不断长大，且最后所有顶点本质上都挂在1顶点下面，即最小生成树的根为1顶点。
4.最好还剩4条边没有遍历。但我们发现，这4条边的两个邻点都在同一个生成树中了，即他们findroot的结果都是1。如果我们把任意一条边的两个邻点连接起来，都会形成一个环，这是不允许的。故最小生成树的生成就此结束。
1.引入头文件，和之前所讲的的其他图论算法不同的是，这里单独定义一个表示图的边的类，用u，v记录边的邻接点，w记录边的权值。
2.定义表示图的类
3.这里自定义一个排序比较函数，后面给储存边的容器排序时会用到。
4.Graph类的构造函数以及析构函数
5.Kruscal算法的实现。
6.寻根函数的实现
7.对顶点按照权值排序函数的实现
8.测试部分。定义一个6个顶点9条边的图，调用接口求该图的最小生成树
控制台输出结果：
数学是符号的艺术，音乐是上界的语言。