云朵棉花糖：最小生成树算法求解最优连接方案

解题思路：\n首先，我们可以将这个问题转化为一个最小生成树的问题。将每个云朵看作图中的一个节点，每个关系看作节点之间的边，代价就是边的权重。\n然后，我们可以使用Prim算法或Kruskal算法来求解最小生成树。这里我们选择使用Prim算法。\n\n具体步骤如下：\n1. 创建一个空的最小生成树集合，用来存放最终结果。\n2. 随机选择一个节点作为起始节点，并将其加入最小生成树集合。\n3. 从最小生成树集合中选择一个节点，找到与其相连的边中权重最小的边，并将连接的节点加入最小生成树集合。\n4. 重复步骤3，直到最小生成树集合中的节点个数为KK个。\n5. 如果最小生成树集合中的节点个数不为KK个，则输出"No Answer"；否则，将最小生成树集合中所有边的权重相加，输出结果。\n\n代码实现如下：\npython\nfrom queue import PriorityQueue\n\ndef prim(graph, start, k):\n visited = set()\n pq = PriorityQueue()\n pq.put((0, start))\n min_cost = 0\n count = 0\n \n while not pq.empty():\n cost, node = pq.get()\n \n if node in visited:\n continue\n \n visited.add(node)\n min_cost += cost\n count += 1\n \n if count == k:\n return min_cost\n \n for neighbor, weight in graph[node]:\n if neighbor not in visited:\n pq.put((weight, neighbor))\n \n return -1\n\nN, M, K = map(int, input().split())\ngraph = [[] for _ in range(N+1)]\n\nfor _ in range(M):\n X, Y, L = map(int, input().split())\n graph[X].append((Y, L))\n graph[Y].append((X, L))\n\nresult = prim(graph, 1, K)\nif result == -1:\n print("No Answer")\nelse:\n print(result)\n\n\n时间复杂度分析：\nPrim算法的时间复杂度为O((N+M)logN)，其中N为云朵的个数，M为关系的个数。因此，整体的时间复杂度为O((N+M)logN)。