要在n个城市之间铺设光缆，主要目标是要使这 n 个城市的任意两个之间都可以通信，但铺设光缆的费用很高，且各个城市之间铺设光缆的费用不同，因此另一个目标是要使铺设光缆的总费用最低。这就需要找到带权的最小生成树。请用熟悉的编程技能实现找最小生成树的kruskal算法。

以下是Kruskal算法的Python实现：

class UnionFind:
    def __init__(self, n):
        self.parent = [i for i in 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):
        root_x = self.find(x)
        root_y = self.find(y)
        if root_x == root_y:
            return False
        if self.rank[root_x] < self.rank[root_y]:
            self.parent[root_x] = root_y
        elif self.rank[root_x] > self.rank[root_y]:
            self.parent[root_y] = root_x
        else:
            self.parent[root_y] = root_x
            self.rank[root_x] += 1
        return True


def kruskal(n, edges):
    # 将边按照权重从小到大排序
    edges.sort(key=lambda x: x[2])
    
    uf = UnionFind(n)
    mst = []
    for edge in edges:
        u, v, w = edge
        if uf.union(u, v):
            mst.append(edge)
    
    return mst

其中，`n`表示城市的数量，`edges`是形如`(u, v, w)`的三元组列表，表示连接城市`u`和城市`v`的光缆的费用为`w`。函数返回值是一个最小生成树的边列表，每条边同样是一个三元组`(u, v, w)`，表示连接城市`u`和城市`v`的光缆的费用为`w`。

例如，假设有4个城市，它们之间的光缆费用如下：

n = 4
edges = [(0, 1, 2), (0, 2, 3), (0, 3, 1), (1, 2, 4), (1, 3, 5), (2, 3, 6)]

则可以调用`kruskal`函数来找到最小生成树：

mst = kruskal(n, edges)
print(mst)  # [(0, 1, 2), (0, 3, 1), (1, 2, 4)]

可以看到，最小生成树包含的边分别是`(0, 1, 2)`、`(0, 3, 1)`和`(1, 2, 4)`，它们连接了所有的城市，并且总费用最低。