python克鲁斯卡尔

克鲁斯卡尔算法是一种用于求解连通网最小生成树的算法，适用于边稀疏的情况。下面是Python实现克鲁斯卡尔算法的步骤：

1. 首先，根据给定的图构建一个字典表示的图结构，其中键表示顶点，值表示与该顶点相连的边及其权值。

2. 接下来，将所有的边按照权值大小进行排序。这可以通过定义一个距离列表，将每条边的起始顶点、终止顶点和权值存储在列表中，并使用lambda函数对列表进行排序操作。

3. 初始化一个空的集合用于存储已选择的边，这个集合表示最小生成树。

4. 遍历排序后的边列表，依次检查每条边是否符合以下标准：
a. 如果选取这条边会导致形成环路，则舍弃该边。
b. 如果选取这条边不会形成环路，则将该边添加到最小生成树的集合中。

5. 继续遍历，直到最小生成树的边数等于图中顶点数减一，即找到了最小生成树。

下面是Python代码实现克鲁斯卡尔算法的示例：

def find(parent, i):
    if parent[i == i:
        return i
    return find(parent, parent[i])

def union(parent, rank, x, y):
    root_x = find(parent, x)
    root_y = find(parent, y)

    if rank[root_x < rank[root_y]:
        parent[root_x = root_y
    elif rank[root_x > rank[root_y]:
        parent[root_y = root_x
    else:
        parent[root_y = root_x
        rank[root_x += 1

def kruskal(graph):
    parent = {}
    rank = {}
    result = []

    # 初始化parent和rank
    for v in graph.keys():
        parent[v = v
        rank[v = 0

    # 按权值升序遍历边
    for u, v, w in graph['distances']:
        root_u = find(parent, u)
        root_v = find(parent, v)

        # 判断是否形成环路
        if root_u != root_v:
            result.append((u, v, w))
            union(parent, rank, root_u, root_v)

    return result

这段代码中，find函数用于查找顶点的根节点，union函数用于合并两个顶点的集合，kruskal函数是主要的算法实现。最终返回的result列表即为最小生成树的边集合。

请注意，上述代码仅为示例，具体的实现可能会根据具体问题而有所调整。同时，还需要根据实际情况定义图的结构和权值的获取方式。