编写程序，用Kruskal算法计算出无向图的最小生成树。输入：无输出：生成树的每条边及生成树的权值之和

好的，我可以帮你编写这个程序。Kruskal算法是一种贪心算法，可以用来求解无向图的最小生成树。下面是程序的实现：

# 定义边的结构体
class Edge:
    def __init__(self, u, v, w):
        self.u = u  # 边的起点
        self.v = v  # 边的终点
        self.w = w  # 边的权重

# 定义并查集
class UnionFind:
    def __init__(self, n):
        self.parent = list(range(n))
        self.rank = [0] * n

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

# Kruskal算法求解最小生成树
def kruskal(edges, n):
    # 将边按权重从小到大排序
    edges.sort(key=lambda e: e.w)

    uf = UnionFind(n)
    res = []
    for e in edges:
        if uf.union(e.u, e.v):
            res.append(e)

    return res

# 测试
if __name__ == '__main__':
    # 无向图的边集
    edges = [
        Edge(0, 1, 4), Edge(0, 7, 8), Edge(1, 2, 8),
        Edge(1, 7, 11), Edge(2, 3, 7), Edge(2, 8, 2),
        Edge(2, 5, 4), Edge(3, 4, 9), Edge(3, 5, 14),
        Edge(4, 5, 10), Edge(5, 6, 2), Edge(6, 7, 1),
        Edge(6, 8, 6), Edge(7, 8, 7)
    ]

    n = 9
    res = kruskal(edges, n)

    # 输出生成树的每条边及生成树的权值之和
    for e in res:
        print('(%d, %d, %d)' % (e.u, e.v, e.w))
    print(sum(e.w for e in res))

程序的输出结果为：

(6, 7, 1)
(2, 8, 2)
(5, 6, 2)
(0, 1, 4)
(2, 5, 4)
(2, 3, 7)
(0, 7, 8)
(3, 4, 9)
37

其中，生成树的每条边分别为 `(6, 7, 1)`、`(2, 8, 2)`、`(5, 6, 2)`、`(0, 1, 4)`、`(2, 5, 4)`、`(2, 3, 7)`、`(0, 7, 8)`、`(3, 4, 9)`，生成树的权值之和为 37。