python最小生成树代码，kruskal算法的

Python中使用Kruskal算法来求解最小生成树（Minimum Spanning Tree, MST）时，通常会用到`heapq`库来实现堆数据结构，因为Kruskal算法依赖于边的排序和优先选择。以下是一个简单的Kruskal算法实现示例：

import heapq

def kruskal(graph):
    # 初始化边的集合，并按权重排序
    edges = [(weight, (u, v)) for u, v, weight in graph]
    edges.sort()  # 根据边的权重升序排列
    
    mst = []  # 最小生成树的边集合
    visited = set()  # 已访问节点的集合

    # Kruskal算法核心循环
    for weight, (u, v) in edges:
        # 如果这条边连接的两个节点没有形成环（即不在已访问集合中）
        if u not in visited and v not in visited:
            visited.add(u)
            visited.add(v)
            mst.append((u, v, weight))
    
    return mst

# 示例图的邻接矩阵或边列表
graph = [
    [(0, 1, 1), (0, 2, 4), (1, 3, 8)],
    [(1, 0, 1), (1, 2, 2), (2, 3, 7)],
    [(2, 0, 4), (2, 1, 2), (3, 4, 9)],
    [(3, 1, 8), (3, 2, 7), (4, 0, 14)],
]

mst = kruskal(graph)
print("最小生成树的边：", mst)