1. 朴素版

# 查
def naive_find(C, u):while C[u] != u:u = C[u]                  # 一直传递下去,只要 C[u] != u,C 结构的定义在 naive_krustal 中return u# 并
def naive_union(C, u, v):u = naive_find(C, u)v = naive_find(C, v)C[u] = vdef naive_kruskal(G):E = [(G[u][v], u, v) for u in G for v in G[u]]T = set()C = {u:u for u in G}for _, u, v in sorted(E):if naive_find(C, u) != naive_find(C, v):T.add((u, v))naive_union(u, v)return T

2. 使用 path compression

# 查
def find(C, u):if u != C[u]:C[u] = find(C, C[C[u]])return C[u]# 并
def union(C, R, u, v):u = find(C, u)v = find(C, v)if R[u] > R[v]:C[v] = uelse:C[u] = vif R[u] == R[v]:R[v] += 1def kruskal(G):E = [(G[u][v], u, v) for u in G for v in G[u]]T = set()C, R = {u:u for u in G}, {u:0 for u in G}for _, u, v in sorted(G):if find(C, u) != find(C, v):T.add(set(u, v))union(C, R, u, v)return T

算法的实现算法的优化及改进,都有赖相关数据结构。

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