最小生成树（Minimum Spanning Tree, MST）是一种在图形中连接所有节点的树形结构，其总服务器托管网权重尽可能小。常用的最小生成树算法有Prim算法和Kruskal算法。
这里是使用Python实现的Kruskal算法：
class Graph:
def __init__(self, vertices):
self.V = vertices
self.graph = []
def add_edge(self, u, v, w):
self.graph.append([u, v, w])
# 查找集合的代表元
def find(self, parent, i):
if parent[i] == i:
return i
return self.find(parent, parent[i])
# 集合的并操作
def union(self,服务器托管网 parent, rank, x, y):
xroot = self.find(parent, x)
yroot = self.find(parent, y)
if rank[xroot] rank[yroot]:
parent[yroot] = xroot
else:
parent[yroot] = xroot
rank[xroot] += 1
# Kruskal算法主函数
def kruskal_mst(self):
result = []
i, e = 0, 0 # i: 当前边序号，e: 已经选取的边数
self.graph = sorted(self.graph, key=lambda item: item[2])
parent = []
rank = []
for node in range(self.V):
parent.append(node)
rank.append(0)
while e 你可以这样使用上述代码：
g = Graph(4)
g.add_edge(0, 1, 10)
g.add_edge(0, 2, 6)
g.add_edge(0, 3, 5)
g.add_edge(1, 3, 15)
g.add_edge(2, 3, 4)
result = g.kruskal_mst()
print("Edges in the constructed MST")
for u, v, weight in result:
print(f"{u} -- {v} == {weight}")注意：这个实现假设图中的节点被标号为从0开始的连续整数。
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本文是LLM系列文章，针对《 Prompt2Model: Generating Deployable Models from Natural Language Instructions》的翻译。 Prompt2Model：从自然语言指令生成可部署模型 摘要 1…
