在n个城市之间建设网络，只需保证连通即可，求最经济的架设方法。存储结构自定。要求用克鲁什卡尔算法求解

为了使用克鲁斯卡尔算法求解，我们可以使用图形数据结构来表示城市和它们之间的距离。具体来说，我们可以使用邻接矩阵或邻接表来表示该图。然后，我们按照边权从小到大的顺序对边进行排序，并使用并查集数据结构来维护已经连接的节点。最后，我们按照排序后的顺序将边添加到图中，如果边的两个端点不在同一个连通分量中，则将它们连接起来。直到所有节点都在一个连通分量中为止。

以下是使用Python实现克鲁斯卡尔算法的代码示例：

# 定义图形数据结构表示城市和它们之间的距离
graph = [
    [0, 2, 3, 1],
    [2, 0, 4, 5],
    [3, 4, 0, 6],
    [1, 5, 6, 0]
]

# 定义并查集数据结构维护已经连接的节点
parent = [i for i in range(len(graph))]

# 定义辅助函数，用于查找节点所在的连通分量
def find(parent, i):
    if parent[i] == i:
        return i
    return find(parent, parent[i])

# 定义克鲁斯卡尔算法
def kruskal(graph):
    edges = []
    for i in range(len(graph)):
        for j in range(i+1, len(graph)):
            if graph[i][j] != 0:
                edges.append((graph[i][j], i, j))
    edges.sort()

    mst = []
    for edge in edges:
        weight, u, v = edge
        set_u = find(parent, u)
        set_v = find(parent, v)
        if set_u != set_v:
            mst.append(edge)
            parent[set_u] = set_v

    return mst

# 执行克鲁斯卡尔算法并输出结果
mst = kruskal(graph)
total_cost = 0
for edge in mst:
    total_cost += edge[0]
print("最小生成树边集为：", mst)
print("最小成本为：", total_cost)

在上面的示例中，我们使用邻接矩阵表示城市和它们之间的距离，然后使用find函数实现了并查集数据结构，最后使用kruskal函数实现了克鲁斯卡尔算法。