解释这段代码 def run(self): for i in range(self.m): if self.u.unite(self.e[i].x, self.e[i].y): self.s.append(self.e[i]) if self.u.is_one(): break def print(self): print(f'构成最小生成树的边为：') edge_sum = 0 for i in range(len(self.s)): print(f'边 < {self.s[i].x}, {self.s[i].y} > = {self.s[i].length} ') edge_sum += self.s[i].length print(f'最小生成树的权值为：{edge_sum}')

这段代码实现了 Kruskal 算法的过程，用于构建最小生成树。具体来说，代码中的 `run` 方法中，使用循环遍历边 `self.e` 中的所有元素，对于每一条边，使用并查集 `self.u` 判断这条边连接的两个节点是否在同一个集合中，如果不在同一个集合中，就将这条边加入到最小生成树 `self.s` 中，并将这两个节点合并到同一个集合中。循环直到最小生成树的边数等于节点数减一，即最小生成树构建完毕，或者遍历完所有的边。

然后，代码中的 `print` 方法用于输出构成最小生成树的边以及最小生成树的权值。首先输出一行提示信息，然后使用循环遍历最小生成树 `self.s` 中的所有边，打印每条边的两个端点和边的权重，累加边的权重到 `edge_sum` 变量中。最后，打印最小生成树的权值。