思路：
Kruskal算法为了提高每次贪心选择时查找最短边的效率，可以先将图G中的边按代价从小到大排序，则这个操作的时间复杂度为O(eloge)，其中e为无向连通网中边的个数。对于两个顶点是否属于同一个连通分量，可以用并查集的操作将其时间性能提高到O(e)，所以，Kruskal算法的时间性能是O(eloge)。
将所有的边按权重从小到大排序O(elog(e))
枚举每条边a,b，权重为c
if a,b两点不连通 O(e)
将 a,b边加入集合中
注意：
（1）操作2，判断是否为同一个连通分量；合并顶点——>并查集
（2）需要使用变量cnt来记录加入集合的边数，若cnt < n - 1表明不能遍历所有点
存储：
不用复杂的数据结构，用结构体将边存下来即可！
【题目描述】
acwing859
给定一个 n 个点 m 条边的无向图，图中可能存在重边和自环，边权可能为负数。
求最小生成树的树边权重之和，如果最小生成树不存在则输出 impossible。
给定一张边带权的无向图 G=(V,E)，其中 VV 表示图中点的集合，E 表示图中边的集合，n=|V|，m=|E|。
由 V 中的全部 n 个顶点和 E 中 n−1 条边构成的无向连通子图被称为 G 的一棵生成树，其中边的权值之和最小的生成树被称为无向图 G 的最小生成树。
输入格式
第一行包含两个整数 n 和 m。
接下来 m 行，每行包含三个整数 u,v,w，表示点 u 和点 vv 之间存在一条权值为 w 的边。
输出格式
共一行，若存在最小生成树，则输出一个整数，表示最小生成树的树边权重之和，如果最小生成树不存在则输出 impossible。
数据范围
1≤n≤105,
1≤m≤2∗105,
图中涉及边的边权的绝对值均不超过 10001000。
输入样例：
4 5 1 2 1 1 3 2 1 4 3 2 3 2 3 4 4输出样例：
6【参考代码】
#include <iostream> #include <cstring> #include <algorithm> using namespace std; const int N = 1e5 + 10, M = 2 * N, INF = 0x3f3f3f3f; int p[N]; //存储祖宗节点 int n, m; //结构体：存边 struct Edge { int a,b,w; bool operator< (const Edge &W)const // 重载，方便比较大小(按边权重大小排序) { return w < W.w; } }edges[M]; // 并查集操作 —— 返回祖宗节点 + 路径压缩 int find(int x) { if(p[x] != x) p[x] = find(p[x]); return p[x]; } int kruskal() { sort(edges, edges + m); // 将边升序排序 // 初始化并查集 for (int i = 1; i <= n; i ++ ) p[i] = i; int res = 0, cnt = 0; for (int i = 0; i < m; i ++ ) // 每轮拿到最短边 { int a = edges[i].a, b = edges[i].b, w = edges[i].w; //如果 a,b两点不连通，则合并 a = find(a), b = find(b); if(a != b) { p[a] = b; res += w; cnt ++; } } if(cnt < n - 1) return INF; return res; } int main() { scanf("%d%d", &n, &m); for (int i = 0; i < m; i ++ ) { int a, b, w; scanf("%d%d%d", &a, &b, &w); edges[i] = {a, b, w}; // 存边 } int t = kruskal(); if(t == INF) puts("impossible"); else printf("%d", t); return 0; }学习内容源自：
acwing算法基础课
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