1、這個演算法分層構造各元件。對於每個k,第k層的各元件構成了乙個生成森林，其中k層第一元件都包含一棵樹，該樹是mst的乙個子圖。k層的每個元件至少有2^k個節點。在每一層中，每個元件有乙個獨特的領導者節點。程序允許按乙個固定的輪數o(n)來完成每層的工作。
2、演算法從0層開始，各元件由單獨的節點組成且不包含邊。我們歸納地假設k層的各個元件已經確定了（包括它們的領導）。更特別地，假定每個程序都已經知道其元件的領導的領導的uid；這個uid就被用作整個元件的識別符號。每個程序也知道它的哪條鄰接邊在該元件的樹中。
3、為了得到k+1層的各個元件，k層的每個元件會沿著其生成樹的邊搜尋元件的mwoe。領導者使用訊息廣播策略，沿著樹的邊廣播搜尋請求。每個程序都在自己的鄰接邊中找到一條權最小的元件的出向邊；它為了完成這個工作，在所有的非樹中的邊上傳遞test訊息，詢問邊的另一端點是否屬於相同的元件（通過比較元件的識別符號來確定）。然後各程序就會把本地最小權邊的資訊聚播給領導者，途中選擇最小的。領導者得到的最小值就是整個元件的mwoe。
4、當k層的各元件都找到它們的mwoe後，這些元件就通過所有的mwoe合併為k+1層的元件。這涉及到k層的每個元件的領導者和與其mwoe相鄰的程序通訊，告知該相鄰程序把這條邊標記為屬於新樹；邊的另一端程序也被告知做同樣的工作。
5、然後對於k+1層的每個元件，按如下方式產生乙個新的領導者。對由每組被合併到k+1層元件中的k層各元件，必定存在一條惟一的邊e，e是該組的2個k層元件的共同mwoe，e的2個端點中具有更大uid的端點成為新的領導者。這個新的領導者利用本地可見資訊來標識自己。
6、最後，使用廣播在新的元件中傳播這個新的領導者的uid
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