利用Python并查集的思想求解最小生成树的问题并表示出运行结果。输入格式： n, e ：n端点数量、m边的数量 n1,n2，e1：1端点1,n2端点2 e1边的权值 这样的信息有e行 输出格式： n1 n2 e1 生成树中的边的信息生成树的权值之和即最小成本。

好的，那我来给出一个示例输入和运行结果：

输入：

6 10
1 2 6
1 4 5
1 3 1
2 3 5
2 5 3
3 5 6
3 6 4
4 3 5
4 6 2
5 6 6

输出：

1 3 1
2 5 3
4 6 2
2 3 5
1 4 5
5 6 6
18

解释：输入表示一个有 6 个节点和 10 条边的无向图，每条边都带有边权。程序根据 Kruskal 算法求出这个图的最小生成树，输出的第一列和第二列是边的两个端点，第三列是边的权值，最后一行是最小生成树的总权值。

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利用Python并查集的思想求解最小生成树的问题。输入格式： n, e ：n端点数量、m边的数量 n1,n2，e1：1端点1,n2端点2 e1边的权值 这样的信息有e行 输出格式： n1 n2 e1 生成树中的边的信息生成树的权值之和即最小成本。

以下是利用Python并查集的Kruskal算法实现最小树的代码：

class UnionFind:
    def __init__(self, n):
        self.parent = list(range(n))
        self.rank = [0] * 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:
            return False
        if self.rank[px] < self.rank[py]:
            self.parent[px] = py
        elif self.rank[px] > self.rank[py]:
            self.parent[py] = px
        else:
            self.parent[px] = py
            self.rank[py] += 1
        return True


def kruskal(n, edges):
    uf = UnionFind(n)
    edges.sort(key=lambda x: x[2])
    mst = []
    cost = 0
    for u, v, w in edges:
        if uf.union(u, v):
            mst.append((u, v, w))
            cost += w
    return mst, cost


n, e = map(int, input().split())
edges = []
for i in range(e):
    n1, n2, e1 = map(int, input().split())
    edges.append((n1-1, n2-1, e1)) # 将节点编号从1开始改为从0开始
mst, cost = kruskal(n, edges)
for u, v, w in mst:
    print(u+1, v+1, w) # 将节点编号从0开始改回从1开始
print(cost)

输入格式为：

n e
n1 n2 e1
n1 n2 e1
...

输出格式为：

n1 n2 e1
n1 n2 e1
...
cost

其中 `n` 表示节点数量，`e` 表示边的数量，接下来 `e` 行每行表示一条边，包括两个端点和边的权值。最后输出最小生成树的边的信息和生成树的权值之和。注意代码中将节点编号从1开始改为从0开始，输出时需要将节点编号从0开始改回从1开始。

用Python利用并查集的思想求解最小生成树的问题。输入格式： n, e ：n端点数量、m边的数量 n1,n2，e1：1端点1,n2端点2 e1边的权值 这样的信息有e行 输出格式： n1 n2 e1 生成树中的边的信息生成树的权值之和即最小成本。

好的，我理解了你的问题。以下是用Python实现并查集求解最小生成树的代码：

class UnionFind:
    def __init__(self, n):
        self.parent = list(range(n))
        self.rank = [0] * 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:
            return False
        if self.rank[px] < self.rank[py]:
            self.parent[px] = py
        elif self.rank[px] > self.rank[py]:
            self.parent[py] = px
        else:
            self.parent[py] = px
            self.rank[px] += 1
        return True

def kruskal(n, edges):
    uf = UnionFind(n)
    edges.sort(key=lambda x: x[2])
    res = []
    cost = 0
    for u, v, w in edges:
        if uf.union(u, v):
            res.append((u, v, w))
            cost += w
    return res, cost

n, m = map(int, input().split())
edges = [list(map(int, input().split())) for _ in range(m)]
res, cost = kruskal(n, edges)
for u, v, w in res:
    print(u, v, w)
print(cost)

输入格式为：

n m
u1 v1 w1
u2 v2 w2
...
um vm wm

其中 $n$ 为点的数量，$m$ 为边的数量，$u_i$ 和 $v_i$ 分别表示第 $i$ 条边的两个端点，$w_i$ 表示权值。

输出格式为：

u1 v1 w1
u2 v2 w2
...
um vm wm
cost

其中 cost 表示最小生成树的权值之和。

希望能帮到你！