easyx最小生成树

### 使用 EasyX 图形库实现最小生成树算法

#### 1. 易于理解的 Kruskal 算法介绍
Kruskal 算法是一种用于寻找加权无向图中的最小生成树的经典贪心算法。该算法通过逐步加入权重最小且不会形成环路的边来构建最小生成树。

#### 2. 安装并配置 EasyX 库环境
为了能够在 C++ 中使用 EasyX 进行绘图，需先安装此图形库。可以通过访问官方网站下载最新版本，并按照说明文档完成设置[^3]。

#### 3. 绘制节点与边的方法定义
在 EasyX 下创建窗口后，可以利用 `circle` 函数画圆代表顶点；而直线则可通过 `line` 来描绘连接两个端点间的路径：

void draw_node(int x, int y, char label) {
    setcolor(BLACK);
    circle(x, y, NODE_RADIUS); // 假设 NODE_RADIUS 已经被正确定义
    settextstyle(20, 0, "Arial");
    outtextxy(x - 5, y - 8, &label);
}

void draw_edge(int x1, int y1, int x2, int y2) {
    line(x1, y1, x2, y2);
}

#### 4. 构建并展示 MST 的过程模拟
下面给出一段完整的代码片段，它实现了读取输入数据、执行 Kruskal 算法求解最小生成树，并调用上述函数将其可视化呈现出来:

#include <graphics.h>
#include <vector>
using namespace std;

struct Edge { /* 边结构体 */ };
class Graph {/* ... */};

// 初始化图形界面...
initgraph(/* 参数列表 */);

Graph g;
g.read_input(); // 用户自定义的数据读入方式
auto mst_edges = kruskal(g.getEdges());

for (const auto& e : mst_edges){
    Point p1 = g.getNodePosition(e.u), p2 = g.getNodePosition(e.v);
    draw_edge(p1.x,p1.y,p2.x,p2.y);
    
    // 可选：延迟一段时间以便观察效果
    Sleep(DELAY_TIME_MS);
}

closegraph();
return 0;

以上程序框架展示了如何结合 EasyX 和 Kruskal 算法，在屏幕上动态地显示出一个给定网络拓扑下的最优连通方案——即所谓的“最小生成树”。