运用最小生成树的数据结构并写C++写符合下面的代码代码学校老师要组织小朋友春游，假定所有小朋友都住在一个按东西和南北方向正规划分成的分布在不同的地点中。x坐标表示东西向，y坐标表示南北向。各小朋友的位

最小生成树（Minimum Spanning Tree, MST）是一种图论算法，用于寻找无向加权图中最短边连接所有顶点的一棵树，使得树的所有边的权重之和最小。在您的场景中，可以将小朋友看作图中的节点，而他们之间的距离（例如通过直线距离计算）作为边的权重。

以下是一个简单的C++代码示例，使用 Kruskal 算法实现最小生成树，假设我们已经有了一个二维数组 `distances` 存储小朋友之间的距离：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <set>

struct Edge {
    int src, dest, weight;
};

bool compareEdges(const Edge& e1, const Edge& e2) {
    return e1.weight < e2.weight;
}

std::vector<Edge> getMST(int n, std::vector<std::pair<int, int>>& distances) {
    std::vector<Edge> edges;
    for (int i = 0; i < n; ++i)
        for (int j = i + 1; j < n; ++j)
            edges.push_back({i, j, calculateDistance(distances[i], distances[j])}); // 根据实际需求替换calculateDistance函数

    std::sort(edges.begin(), edges.end(), compareEdges);
    std::vector<Edge> mst;
    std::set<int> includedEdges;
    for (const auto& edge : edges) {
        if (includedEdges.find(edge.src) != includedEdges.end() && includedEdges.find(edge.dest) != includedEdges.end())
            continue;

        if (edge.src == edge.dest || includedEdges.insert(edge.src).second && includedEdges.insert(edge.dest).second)
            mst.push_back(edge);
    }
    return mst;
}

// 假设calculateDistance是一个函数，用于根据给定的(x, y)坐标计算两点间的距离
double calculateDistance(std::pair<int, int>& p1, std::pair<int, int>& p2) {
    // 实现距离计算逻辑，例如曼哈顿距离、欧氏距离等
}

int main() {
    int numStudents;
    std::cout << "请输入学生人数：";
    std::cin >> numStudents;

    std::vector<std::pair<int, int>> studentLocations(numStudents); // 假设这里存储了每个学生的坐标
    // ... 获取并填充学生位置

    std::vector<Edge> mstEdges = getMST(numStudents, studentLocations);

    std::cout << "最小生成树的边列表：" << std::endl;
    for (const auto& edge : mstEdges) {
        std::cout << "源(" << edge.src << ", " << edge.dest << ") 到 目的地(" << edge.dest << ", " << edge.src << ") 距离: " << edge.weight << std::endl;
    }

    return 0;
}