如何使用Python实现克鲁斯卡尔算法？

class Graph:    def __init__(self, vertices):        self.V = vertices  # 顶点数        self.graph = []    # 添加边    def add_edge(self, u, v, weight):        self.graph.append([u, v, weight])    # 查找根节点    def find(self, parent, i):        if parent[i] == i:            return i        return self.find(parent, parent[i])    # 合并集合    def union(self, parent, rank, x, y):        root_x = self.find(parent, x)        root_y = self.find(parent, y)        if rank[root_x]  rank[root_y]:            parent[root_y] = root_x        else:            parent[root_y] = root_x            rank[root_x] += 1    # 克鲁斯卡尔算法    def kruskal_algorithm(self):        result = []        i = 0        e = 0        self.graph = sorted(self.graph, key=lambda item: item[2])  # 按照权值排序        parent = []        rank = []        for node in range(self.V):            parent.append(node)            rank.append(0)        while e <ol start="4"><li>结果分析：<br>上述代码是一个典型的示例，构建了一个包含6个顶点的带权无向图，并使用克鲁斯卡尔算法求解其最小生成树。程序将打印最小生成树中的边以及最小生成树的总权值。</li></ol><p>结语：<br>克鲁斯卡尔算法是一种高效的求解连通图最小生成树的方法，通过对边进行排序和合并集合的操作，可以得到一个具有最小总权值的生成树。使用Python实现克鲁斯卡尔算法可以帮助我们更好地理解该算法的原理和流程，并且方便地应用于实际问题中。</p>