求最小生成树的克鲁斯卡尔(Kruskal)算法

Kruskal算法是利用贪心算法，每一次选出最小边加入生成树中，并利用并查集判断是否有回路，若有回路，则不能生成树，需要注意的是，这里在比较两条边的大小时 ，要使用权值进行比较。

【贪心算法】是指在问题求解时，总是做出当前看起来最好的选择。也就是说贪心算法做出的不是整体最优的的选择，而是某种意义上的
局部最优解。贪心算法不是对所有的问题都能得到整体最优解。

根据上述分析给出代码：

//最小生成树和原来的图应该在两个数据结构中，需要重新构造
bool Kruskal(GraphTable& mintree)
{
    assert(digraph == false);
    //生成树除了边树和原来的图不一样，其他都一样
    mintree._vertex = _vertex;
    mintree._MapIndex = _MapIndex;
    mintree._LinkTable.resize(_vertex.size(), NULL);
    //指针数组
    vector edges;
    for (size_t i = 0; i < _LinkTable.size(); ++i)
    {
        Edge* cur = _LinkTable[i];
        while (cur)
        {
            if (cur->_srcIndex < cur->_dstIndex)
                edges.push_back(cur);
            cur = cur->_next;
        }
    }
    //根据仿函数比较权值的大小
    struct Compare
    {
        bool operator()(Edge* l, Edge* r)
        {
            return l->_w < r->_w;
        }
    };
    sort(edges.begin(), edges.end(), Compare());

    size_t n = _vertex.size() - 1;
    UnionFindSet ufs(_vertex.size());
    for (size_t i = 0; i < edges.size(); ++i)
    {
        Edge* edge = edges[i];
        //判断是否在同一个集合
        if (ufs.InoneSet(edge->_srcIndex, edge->_dstIndex) == false)
        {
            mintree.AddEdge(edge->_dstIndex, edge->_srcIndex, edge->_w);
            mintree.AddEdge(edge->_srcIndex, edge->_dstIndex, edge->_w);
            ufs.Union(edge->_dstIndex, edge->_srcIndex);
            if (--n == 0)
                return true;
        }
    }
    return false;
}