对于n(5<n<100)个顶点、m条边的无向带权连通图， 顶点用1到n的编号表示。 请用 Kruskal算法从指定顶点出发构造它的最小生成树。代码

Kruskal's 算法是一种用于寻找无向加权图中最小生成树（Minimum Spanning Tree, MST）的贪心算法。对于指定的起始顶点，我们可以按照以下步骤用 Python 实现：

1. 首先，对所有边按权重从小到大排序。
2. 初始化一个空的最小生成树集合，以及当前图的所有顶点。
3. 选择排序后的第一条边，并检查这条边是否将当前生成树的两个部分连接起来。如果是，则添加这条边；如果不是，则跳过，因为它会形成环。如果起点不在当前生成树中，则将其加入。
4. 重复上述过程，直到连接了 n-1 条边，因为最小生成树有 n-1 条边。

下面是一个简化的 Python 代码示例，假设`edges`是一个二维列表，存储了所有边的起始顶点、结束顶点和权重，`start_vertex`是我们指定的起始顶点：

def kruskal_with_start(edges, start_vertex):
    edges.sort(key=lambda x: x[2])  # 按照权重排序
    mst = []
    graph = set(range(1, len(edges) + 1))  # 所有顶点

    def is_connected(vertex_set, u, v):
        return not (u not in vertex_set or v not in vertex_set)

    for edge in edges:
        u, v, weight = edge
        if u == start_vertex and is_connected(graph, u, v):  # 如果起点在当前集合中
            graph.remove(u)
            graph.remove(v)
            mst.append(edge)
        elif u != start_vertex and v != start_vertex and is_connected(graph, u, start_vertex):  # 否则，尝试通过起点连接
            graph.remove(u)
            graph.remove(start_vertex)
            mst.append((start_vertex, u, weight))
        elif v != start_vertex and is_connected(graph, v, start_vertex):  # 或者通过终点连接
            graph.remove(v)
            graph.remove(start_vertex)
            mst.append((start_vertex, v, weight))

    return mst

# 使用示例
edges = [(1, 2, 7), (1, 3, 9), (2, 3, 14), (3, 4, 8), (4, 5, 11), (5, 6, 3)]  # 示例边集
start_vertex = 1
result = kruskal_with_start(edges, start_vertex)
print("最小生成树:", result)