Kruskal算法可以通过生活中的例子来解释。我们可以将城市之间的道路网络看作是一个图，每个城市是一个顶点，道路是连接城市的边，而道路的长度可以看作是边的权重。假设我们想要修建一条连接所有城市的最小成本道路网络。
首先，我们需要找到连接城市的所有道路，并按照道路的长度进行排序。然后，我们从最短的道路开始，逐步选择道路，直到所有的城市都被连接起来或者形成了一个环路。 例如，假设有四个城市A、B、C和D，它们之间的道路如下： - 道路1：连接A和B，长度为10 - 道路2：连接A和C，长度为6 - 道路3：连接A和D，长度为5 - 道路4：连接B和D，长度为15 - 道路5：连接C和D，长度为4 按照Kruskal算法的步骤，我们首先将所有的道路按照长度进行排序，得到以下顺序： - 道路5：连接C和D，长度为4 - 道路3：连接A和D，长度为5 - 道路2：连接A和C，长度为6 - 道路1：连接A和B，长度为10 - 道路4：连接B和D，长度为15 然后，我们从最短的道路开始选择，即道路5，将城市C和D连接起来。接下来，选择道路3，将城市A和D连接起来。然后，选择道路2，将城市A和C连接起来。最后，选择道路1，将城市A和B连接起来。此时，所有的城市都被连接起来，并且没有形成环路。 因此，最小生成树的边为： - 道路5：连接C和D，长度为4 - 道路3：连接A和D，长度为5 - 道路2：连接A和C，长度为6 - 道路1：连接A和B，长度为10 这个例子中，我们通过Kruskal算法找到了连接所有城市的最小成本道路网络，确保了道路的总长度最小。
<html>
<head>
<script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/vis/4.21.0/vis.min.js"></script>
<link href="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/vis/4.21.0/vis.min.css" rel="stylesheet" type="text/css"/>
<style type="text/css">
#mynetwork {
width: 800px;
height: 600px;
border: 1px solid lightgray;
}
</style>
</head>
<body>
<div id="mynetwork"></div>
<script type="text/javascript">
var nodes = new vis.DataSet([
{id: 0, label: 'A'},
{id: 1, label: 'B'},
{id: 2, label: 'C'},
{id: 3, label: 'D'},
]);
var edges = new vis.DataSet([
{from: 0, to: 1, label: '10'},
{from: 0, to: 2, label: '6'},
{from: 0, to: 3, label: '5'},
{from: 1, to: 3, label: '15'},
{from: 2, to: 3, label: '4'},
]);
var container = document.getElementById('mynetwork');
var data = {
nodes: nodes,
edges: edges
};
var options = {};
var network = new vis.Network(container, data, options);
</script>
</body>
</html>作者：ukyo--BlackJesus