如何用Java实现Kruskal算法来找到一个无向图的最小生成树？

Kruskal算法是一种用于求解最小生成树的贪心算法，适用于边权值为正的无向图。以下是使用Java实现Kruskal算法的基本步骤：

1. **排序边**：
首先将所有边按照权重（权值越小优先级越高）从小到大排序。

2. **创建并初始化集合**：
创建两个集合，一个`disjointSet`存储图的各个顶点，每个顶点代表一个独立的集合；另一个`edges`存储边及其信息。

3. **循环遍历边**：
对于排序后的每一条边 `(u, v)`，执行以下操作：
a. 检查 `u` 和 `v` 是否属于同一个集合。如果不在，说明它们之间存在一条路径，合并这两个集合并将这条边添加到结果集。
b. 使用并查集数据结构（如`WeightedQuickUnion`或`DisjointSetForest`）来快速判断节点是否相连，并进行合并。

4. **终止条件**：
当处理完所有的边后，你会得到一个包含无环连通分量的集合，这就是最小生成树。

5. **返回最小生成树**：
最终结果是一个边的集合，表示了构成最小生成树的所有边。

import java.util.*;

class Edge implements Comparable<Edge> {
    int src;
    int dest;
    int weight;

    // 构造函数...

    @Override
    public int compareTo(Edge other) {
        return Integer.compare(this.weight, other.weight);
    }
}

public class Kruskal {
    private DisjointSet disjointSet;

    public List<Edge> findMinST(int[][] edges, int n) {
        // 初始化和排序边...
        List<Edge> sortedEdges = new ArrayList<>(Arrays.asList(edges));
        Collections.sort(sortedEdges);

        // 初始化集合...
        disjointSet = new WeightedQuickUnion(n);

        List<Edge> result = new ArrayList<>();
        for (Edge edge : sortedEdges) {
            if (!disjointSet.connected(edge.src, edge.dest)) {
                result.add(edge);
                disjointSet.union(edge.src, edge.dest);
            }
        }

        return result;
    }
}