最小生成树 计算带权无向连通图G的最小生成树。输入格式: 第一行两个整数:N(1≤N<300000)，表示结点集{1,2,3N};M(0 ≤ M≤600000)表示边的条数。 接下来M行，每行表示一条带权的边，用3个整数uvc表示，分别表示一条边的两个端点以及其权值(权值范围0<c<10°)输出格式: 一个整数，表示G的最小生成树的边权之和。 【样例输入】 5101231371491552362482 5434 93 57452 【样例输出】 15

这是一个经典的最小生成树问题，可以使用Kruskal或Prim算法求解。下面是Kruskal算法的实现：

# 定义边的结构体
class Edge:
    def __init__(self, u, v, w):
        self.u, self.v, self.w = u, v, w

# 并查集
class UnionFind:
    def __init__(self, n):
        self.parent = list(range(n))
        self.size = [1] * 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.size[px] < self.size[py]:
            px, py = py, px
        self.parent[py] = px
        self.size[px] += self.size[py]
        return True

# Kruskal算法
def kruskal(n, edges):
    uf = UnionFind(n)
    edges.sort(key=lambda e: e.w)
    res = 0
    for e in edges:
        if uf.union(e.u, e.v):
            res += e.w
    return res

# 读入数据
n, m = map(int, input().split())
edges = []
for i in range(m):
    u, v, w = map(int, input().split())
    edges.append(Edge(u-1, v-1, w))

# 求解最小生成树
print(kruskal(n, edges))

其中，Kruskal算法主要包含两个部分：边的排序和并查集的维护。边的排序可以使用Python内置的`sort`函数，也可以使用`heapq`模块实现。并查集的维护包括`find`和`union`操作，其中`find`操作采用路径压缩优化，`union`操作采用按秩合并优化。