用python实现Kruskal算法求最小生成树，不要使用类

在Python中，可以使用字典和集合数据结构来实现Kruskal算法，这是一种用于寻找无向图中最小生成树的贪心算法。下面是简单的步骤：

1. **创建边的数据结构**：使用元组表示每条边，包含两个节点及其权重。

edges = [(1, 2, 7), (1, 5, 9), (2, 4, 14), (2, 5, 10), (3, 4, 15), (3, 5, 11)]

2. **按权重排序**：将所有边按照权重从小到大排序。

sorted_edges = sorted(edges, key=lambda x: x[2])

3. **初始化集合和最小生成树**：`forest`表示每个节点单独为一棵树，`mst`存储最小生成树的边。

forest = {node: [node] for node in set(node for edge in edges for node in edge)}
mst = []

4. **遍历边并加入最小生成树**：如果新边连接的两个节点不在同一棵树中，则合并它们，并将这条边添加到最小生成树中。

for edge in sorted_edges:
    u, v, weight = edge
    if len(forest[u]) < len(forest[v]):
        u, v = v, u
    forest[v].extend(forest[u])
    del forest[u]
    mst.append(edge)
    if len(forest) == len(set(range(1, len(edges)+1))):
        break

5. **检查是否找到所有节点**：当森林中的节点数等于图的节点数减一（因为每个树都对应一个节点）时，说明找到了最小生成树。

6. **返回结果**：`mst`就是最小生成树的所有边。