Kruskal算法详解：求解最小生成树的代码实现

这段代码实现了Kruskal算法，用于求解无向连通图的最小生成树。

首先，对图的所有边按照权值从小到大进行排序，这个过程可以使用快速排序算法（qsort）实现。然后，通过并查集（Union-Find Set）数据结构来维护图的连通性，初始化并查集时，每个顶点都是一个单独的集合。接着，遍历所有的边，如果边的两个端点不在同一个集合中，说明不会形成环，可以加入最小生成树中，同时将这两个端点合并到同一个集合中。如果边的两个端点在同一个集合中，说明加入这条边会形成环，为了避免形成环，需要将这条边删除，记录在removedEdges数组中。最后，输出加入最小生成树的边和删除的边。

void Kruskal(Graph *graph) {
    //按权值从小到大排序
    qsort(graph->edges, graph->edgeNum, sizeof(Edge), cmp);
    //初始化并查集
    UnionFindSet set;
    MakeSet(&set, graph->vertexNum);
    //记录删除的边
    Edge removedEdges[MAX_EDGE_NUM];
    int removedEdgeNum = 0;
    //遍历所有边
    for (int i = 0; i < graph->edgeNum; i++) {
        Edge e = graph->edges[i];
        //如果边的两个端点不在同一个集合中，说明不会形成环，可以加入最小生成树中
        if (Find(&set, e.tail) != Find(&set, e.head)) {
            Union(&set, e.tail, e.head);
            printf('边 (%d, %d) 权值为 %d 加入最小生成树\n', e.tail, e.head, e.weight);
        } else {
            //否则，删除边
            removedEdges[removedEdgeNum++] = e;
        }
    }
}

总体来说，这段代码实现了Kruskal算法的核心步骤，包括对边的排序、并查集的初始化、遍历所有边、判断边是否会形成环、将端点合并到同一个集合中、输出加入最小生成树的边和删除的边等。

Kruskal算法是一种贪心算法，它每次都选择权值最小的边加入最小生成树，只要这条边不会形成环。通过并查集数据结构，可以快速判断边是否会形成环，从而保证生成的树是最小的。

Kruskal算法的时间复杂度为O(ElogE)，其中E是边的数量。主要时间消耗在对边的排序上。该算法在实际应用中比较常用，特别是在边数较少的图中，可以有效地求解最小生成树。