w(t)=$$\sum_^n$w(u,v),在一給定的無向圖g = (v, e) 中，(u, v) 代表連線頂點 u 與頂點 v 的邊（即），而 w(u, v) 代表此邊的權重，若存在 t 為 e 的子集（即）且為無迴圈圖，使得
的 w(t) 最小，則此 t 為 g 的最小生成樹。
有兩種演算法：分別是kruskal和prim演算法
kruskal：
kruskal總時維護無向圖的最小生成森林，最初森林由兩條邊構成，然後逐漸的去增加邊。
1.從剩餘的邊中選擇權值最小的邊，判斷兩個節點是否在一棵樹中
2.如果是在一棵樹中那麼就掠過這條邊，重複步驟1
3.若這兩個節點不是在一棵樹中，把該條邊加入生成森林當中。
例子:
n=5,m=7
edge（分別表示兩個節點和邊值）:
1 2 5
2 3 7
2 4 8
4 5 11
3 5 7
1 5 6
4 2 12
step1：邊長最小的5，兩個不在乙個樹中，加入 step2：選擇邊長最小的6，兩點也不在一棵樹中，加入
step3:權值最小的7，選擇2和3 step4：3和5在乙個樹中，所以不選
step5:選擇邊權為8的邊，加入，選購了n-1條邊，所以結束。
prim演算法總是維護最小生成樹的一部分。
1.設已經確定屬於最小生成樹的節點集合為t（初始時候節點包含1），剩餘邊的集合為s。
2.找到一條邊兩個端點x,y分別在t和s中，且是權值最小的邊，將y從s中去除，加入到t中，並加上權值。
3.重複2。
例子：n=5,m=7
edge（分別表示兩個節點和邊值）:
}kruskal複雜度o(mlog m) (適合稀疏圖)
prim複雜度o(n^2),堆優化能達到o(n^2) （適合稠密圖）
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最小生成樹 次小生成樹
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最小生成樹
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最小生成樹
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