解释这段代码 def graphy(self): for i in range(self.m): x, y, length = list(map(int, input().split())) self.e.append(Edge(x, y, length)) self.e.sort(key=lambda e: e.length) self.u.init() def run(self): for i in range(self.m): if self.u.unite(self.e[i].x, self.e[i].y): self.s.append(self.e[i]) if self.u.is_one(): break def print(self): print(f'构成最小生成树的边为：') edge_sum = 0 for i in range(len(self.s)): print(f'边 < {self.s[i].x}, {self.s[i].y} > = {self.s[i].length} ') edge_sum += self.s[i].length print(f'最小生成树的权值为：{edge_sum}')

这段代码实现了一个最小生成树算法，通过输入边的信息，构建一个图，然后使用 Kruskal 算法来计算最小生成树。具体来说，代码中的 `graphy` 方法用于输入边的信息，将边加入到 `self.e` 列表中，并按照边的权重从小到大排序。`run` 方法则使用 Kruskal 算法遍历所有的边，将边加入到最小生成树 `self.s` 中，直到最小生成树的边数等于节点数减一，即最小生成树构建完毕。最后的 `print` 方法用于输出构成最小生成树的边以及最小生成树的权值。其中，`Edge` 是一个边的类，`self.u` 是一个并查集，用于判断两个节点是否在同一集合中。