从题目不难看出这是一道最小生成树的裸题，然后再看数据范围:
$n <= 2300 $
(m <= 400000)
首先想到Kruskal或者Prim都可以满足需要，但考虑到这两种算法中Kruskal应用更广，所以今天我们重点讲一下Kruskal算法。
首先回归最小生成树的定义：给定一张边带权的无向图(G = (V, E)),(n=|V|),由(V)中(n)个节点和(E)中(n-1)条边构成的无向连通图称为(G)的一棵生成树。边的权值之和最小的生成树被称为最小生成树。
进入今天的正题:Kruskal算法
Kruskal算法是基于一种贪心的思想，他总是维护无向图的最小生成森林。最初，生成森林是由零条边构成，每个节点构成一棵仅包含一个节点的树。
Kruskal算法的主体步骤，就是不断从剩余的边中选出一条权值最小，且他的两个端点在生成森林中分属于两棵不同的树，将这条边加入生成森林中。
那么，我们自然就会想到图的连通性应该如何维护呢？ 为了代码效率和简便，我们一般都采用并查集来维护。（事实上，Kruskal算法的巨大优越性也是在加入并查集优化后才得以体现的，而我们平时所说的Kruskal一般都是带并查集优化的。）
算法流程：
1.建立并查集，每个点构成一个集合。
2.将各边按权值从小到大排序，依次扫描每条边。
3.若一条边两端点在同一集合中，则忽略这条边直接跳过。
4.否则，合并他们所在的集合，将权值之和累加到答案中。
5.第四步中选中的边就构成了这张图的最小生成树。
一图胜千言：
这是一幅无向图：
将各边按权值从小到大排完序后应为：
x y val
1 2 2
1 3 2
1 4 3
3 4 3
2 3 4
然后我们开始执行Kruskal的主体流程：
枚举第一条边（1, 2, 2），将其加入生成森林中，生成森林变为：
枚举第二条边（1, 3, 2），将其加入生成森林中，生成森林变为：
枚举第三条边（3，4，3），将其加入生成森林中，生成森林变为：
你会发现，此时我们已经选出(n - 1)条边，那么这就是这张图的最小生成树，将权值累加起来即为答案，Kruskal算法结束。
Ps：这幅图比较简单，但是重在理解Kruskal的流程。
原理理解之后，代码就会变得异常简单了，注意，重点在于一定要理解，废话不多说，直接上代码：
#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#define maxn 400005
using namespace std;
int n, m, fa[maxn], tot, head[maxn], sum;
struct Edge{
int x, y, w;
}edge[maxn];
bool cmp(Edge x,Edge y){return x.w < y.w;} //自定义比较函数
int find(int x){reutnr x == fa[x] ? x : fa[x] = find(fa[x]);}
bool judge(int x,int y){return find(x) == find(y);}
void merge(int x,int y){fa[find(x)]=find(y);}
//优雅的三行并查集
int main()
{
cin >> n >> m;
for (int i = 1; i <= m; i++){
cin >> edge[i].x >> edge[i].y >> edge[i].w;
edge[i].x++, edge[i].y++;
}
sort(edge+1, edge+m+1, cmp); //权值从大到小排序
for(int i = 1; i <= n; i++) fa[i] = i;
for(int i = 1; i <= m; i++){
int x = edge[i].x, y = edge[i].y;
if (!judge(x,y)){
sum += edge[i].w;
merge(x,y);
}
} //当然，这部分也可以封装到函数中，看个人喜好
cout << sum << '
';
return 0;
}
最后，本篇题解旨在帮助那些刚刚接触到最小生成树的OIer们更好的理解，若有任何问题，请私信本人。