克鲁斯卡尔算法是一种用于求解无向连通图的最小生成树的贪心算法。它的思路是先将图中的每个节点视为一个独立的集合，然后将所有边按照权值从小到大排序，依次选择权值最小的边，如果这条边所连接的两个节点不在同一个集合中，则将它们合并。直到所有节点都在同一个集合中，这样就生成了一棵最小生成树。

克鲁斯卡尔算法的核心是按照权值排序的边集，它是求解最小生成树的关键。在排序过程中，我们可以使用不同的数据结构来存储边集，例如堆、优先队列等等。在这里，我们使用一个边集数组来存储所有的边，并按照权值排序。

具体实现方式如下：

首先，我们需要定义一个边的结构体，表示一条边的信息：

```C++

struct Edge {

int from; // 起点

int to; // 终点

int weight; // 权值

bool operator < (const Edge &other) const { // 重载<运算符

return weight < other.weight;

}

};

```

接下来，我们需要定义一个并查集，用于判断边的两个端点是否在同一个集合中：

```C++

class UnionFind {

public:

UnionFind(int n) : parent(n), rank(n) {

for (int i = 0; i < n; i++) {

parent[i] = i; // 初始化每个节点的父结点为自己

rank[i] = 0; // 初始化每个节点的秩为0

}

}

int find(int x) { // 寻找x所在的集合的代表元素

if (parent[x] != x) parent[x] = find(parent[x]); // 路径压缩

return parent[x];

}

void unite(int x, int y) { // 合并x和y所在的集合

int px = find(x), py = find(y);

if (px == py) return;

if (rank[px] < rank[py]) {

parent[px] = py;

} else {

parent[py] = px;

if (rank[px] == rank[py]) rank[px]++;

}

}

private:

vector parent; // 存储每个节点的父结点

vector rank; // 存储每个节点的秩

};

```

接着，我们对边集排序，然后按照从小到大的顺序依次选择边。如果这条边的两个端点不在同一个集合中，则将它们合并，并将这条边添加到最小生成树中。

```C++

vector kruskal(vector& edges, int n) {

sort(edges.begin(), edges.end()); // 对边集排序

UnionFind uf(n); // 初始化并查集

vector res; // 存储最小生成树的边集

for (auto& e : edges) {

int u = e.from, v = e.to, w = e.weight;

if (uf.find(u) != uf.find(v)) { // 不在同一个集合中

uf.unite(u, v); // 合并两个集合

res.push_back(e); // 加入最小生成树

}

}

return res;

}

```

这就是克鲁斯卡尔算法的实现方式。对于任意一张无向连通图，我们都可以使用克鲁斯卡尔算法求解其最小生成树。而且，这个算法的效率非常高，时间复杂度为O(mlogm)，其中m为图中的边数。因此，克鲁斯卡尔算法被广泛应用于各种工程和科学领域中，如网络设计、电路设计等等。

总之，克鲁斯卡尔算法是一种优秀的贪心算法，能够高效地求解无向连通图的最小生成树。它不仅具有学术价值，而且具有广泛的实际应用价值。因此，对于计算机科学和工程学生来说，掌握克鲁斯卡尔算法必将为日后的学习和工作带来极大的帮助。