题目描述 给定结点数为 n，边数为 m 的带权无向连通图 G，所有结点编号为 1,2,…n。 求 G 的最小生成树的边权和 输入格式 第一行两个正整数 n，m。 之后的 m 行，每行三个正整数 u，v，w（1≤u，v≤n，0≤w≤10^9），描述一条连接结点 u 和 v，边权为 w 的边。 输出格式 一个整数表示 G 的最小生成树的边权和。 样例数据 输入 7 12 1 2 9 1 5 2 1 6 3 2 3 5 2 6 7 3 4 6 3 7 3 4 5 6 4 7 2 5 6 3 5 7 6 6 7 1 输出 16 备注 1≤n≤2×10^5,0≤m≤5×10^5

好的，开始回答问题。根据您提供的信息，这是一个求带权无向连通图最小生成树的边权和的问题。可以使用Kruskal算法或者Prim算法解决。

对于Kruskal算法，首先将所有边按照权值从小到大排序，然后遍历每条边，若当前边的两个端点不在同一个连通块中，则合并这两个连通块，并将当前边加入最小生成树中。遍历完所有边后，得到的就是最小生成树。

对于Prim算法，从一个任意节点开始，利用贪心的思想，每次选择当前连通块中到其他连通块距离最小的边，并将与这个节点相连的所有边添加到备选边集合中。反复执行这个过程，直到所有节点都连通，得到的就是最小生成树。

代码实现比较简单，这里只提供Kruskal算法的python代码作为参考：

# 并查集，用于判断两个节点是否在一个连通块中
class UnionFind:
    def __init__(self, n):
        self.parent = list(range(n))
        self.count = n

    def find(self, x):
        if self.parent[x] != x:
            self.parent[x] = self.find(self.parent[x])
        return self.parent[x]

    def union(self, x, y):
        px, py = self.find(x), self.find(y)
        if px != py:
            self.parent[px] = py
            self.count -= 1

# Kruskal算法
def kruskal(n, edges):
    u = UnionFind(n)
    edges.sort(key=lambda x: x[2])
    res = 0
    for u,v,w in edges:
        if u.find() != v.find():
            u.union()
            res += w
    return res

# 读入数据
n, m = map(int, input().split())
edges = [[int(x) for x in input().split()] for _ in range(m)]
# 调用Kruskal算法求解
ans = kruskal(n, edges)
print(ans)