最小生成树其实是最小权重生成树的简称。一个有n个结点的连通图的生成树是原图的极小连通子图，且包含原图中的所有n个结点，并且有保持图连通的最少的边。最小生成树可以用kruskal（克鲁斯卡尔）算法或Prim（普里姆）算法求出。最小生成树性质：设G=(V，E）是一个连通网络，U是顶点集V的一个非空真子集。根据树的定义，则T中必有一条从红点u到蓝点v的路径P，且P上必有一条紫边（u'，v'）连接红点集和蓝点集，否则u和v不连通。当一条边（u，v）加入T时，必须保证T∪(u，v)仍是MST的子集，我们将这样的边称为T的安全边。
应用
生成树和最小生成树有许多重要的应用。
例如：要在n个城市之间铺设光缆，主要目标是要使这 n 个城市的任意两个之间都可以通信，但铺设光缆的费用很高，且各个城市之间铺设光缆的费用不同，因此另一个目标是要使铺设光缆的总费用最低。这就需要找到带权的最小生成树。
性质
说明
最小生成树性质：设是一个连通网络，U是顶点集V的一个非空真子集。若(u，v）是G中一条“一个端点在U中（例如：），另一个端点不在U中的边（例如：），且（u，v）具有最小权值，则一定存在G的一棵最小生成树包括此边（u，v）。
证明
为方便说明，先作以下约定：
①将集合U中的顶点看作是红色顶点，②而V-U中的顶点看作是蓝色顶点，③连接红点和蓝点的边看作是紫色边，④权最小的紫边称为轻边（即权重最"轻"的边）。于是，MST性质中所述的边（u，v）就可简称为轻边。
用反证法证明MST性质：
假设G中任何一棵MST都不含轻边（u，v）。则若T为G的任意一棵MST，那么它不含此轻边。
根据树的定义，则T中必有一条从红点u到蓝点v的路径P，且P上必有一条紫边（u'，v'）连接红点集和蓝点集，否则u和v不连通。当把轻边（u，v）加入树T时，该轻边和P必构成了一个回路。删去紫边（u'，v'）后回路亦消除，由此可得另一生成树T'。
T'和T的差别仅在于T'用轻边（u，v）取代了T中权重可能更大的紫边（u'，v'）。因为，所以
即T'是一棵比T更优的MST，所以T不是G的MST，这与假设矛盾。
所以，MST性质成立。
算法描述
求MST的一般算法可描述为：针对图G，从空树T开始，往集合T中逐条选择并加入条安全边（u，v），最终生成一棵含条边的MST。
当一条边（u，v）加入T时，必须保证仍是MST的子集，我们将这样的边称为T的安全边。
伪代码
GenerieMST(G){//求G的某棵MST
T〈-￠； //T初始为空，是指顶点集和边集均空
while T未形成G的生成树 do{
找出T的一条安全边（u，v）；//即T∪{(u，v)}仍为MST的子集
T=T∪{(u，v)}； //加入安全边，扩充T
}
return T； //T为生成树且是G的一棵MST
}
注意：
下面给出的两种求MST的算法均是对上述的一般算法的求精，两算法的区别仅在于求安全边的方法不同。
为简单起见，下面用序号0，1，…，来表示顶点集，即是：
，
G中边上的权解释为长度，并设。
求最小生成树的具体算法（pascal):
Prim算法
procedure prim(v0:integer);
var
lowcost,closest:array[1..maxn] of integer;
i,j,k,min:integer;
begin
for i:=1 to n do begin
lowcost[i]:=cost[v0,i];
closest[i]:=v0;
end;
for i:=1 to n-1 do begin
{寻找离生成树最近的未加入顶点 k}
min:=maxlongint;
for j:=1 to n do
if (lowcost[j]\u003c\u003e0) then Begin
min:=lowcost[j];
k:=j;
end;
lowcost[k]:=0; {将顶点k 加入生成树}
{生成树中增加一条新的边 k 到 closest[k]}
{修正各点的 lowcost 和 closest 值}
for j:=1 to n do
if cost[k,j]
lowcost[j]:=cost[k,j];
closest[j]:=k;
end;
end;
end;
Kruskal算法
按权值递增顺序删去图中的边，若不形成回路则将此边加入最小生成树。
函数 find(v:integer):integer; {返回顶点 v 所在的集合}
var i:integer;
begin
i:=1;
while (i\u003c=n) and (not v in vset) do inc(i);
if i\u003c=n then find:=i else find:=0;
end;
procedure kruskal;
var
tot,i,j:integer;
begin
for i:=1 to n do vset:=i;{初始化定义 n 个集合，第 I个集合包含一个元素 I}
p:=n-1; q:=1; tot:=0; {p 为尚待加入的边数，q 为边集指针}
sort;
{对所有边按权值递增排序，存于 e中，e.v1 与 e.v2 为边 I 所连接的两个顶点的
序号，e.len 为第 I条边的长度}
while p\u003e0 do begin
i:=find(e[q].v1）;j:=find(e[q].v2）;
if i\u003c\u003ej then begin
inc(tot,e[q].len);
vset:=vset+vset[j];vset[j]:=[];
dec(p);
end;
inc(q);
end;
writeln(TOT);
end;
C语言代码
kruskal
program didi;
var
a:array[0..100000] of record
s,t,len:longint;
end;
fa,r:array[0..10000] of longint;
n,i,j,x,y,z:longint;
tot,ans:longint;
count,xx:longint;
procedure quick(l,r:longint);
var
i,j,x,y,t:longint;
begin
i:=l;j:=r;
x:=a[(l+r) div 2].len;
repeat
while x\u003ea[i].len do inc(i);
while xdec(j);
if i\u003c=j then
begin
y:=a[i].len;a[i].len:=a[j].len;a[j].len:=y;
y:=a[i].s;a[i].s:=a[j].s;a[j].s:=y;
y:=a[i].t;a[i].t:=a[j].t;a[j].t:=y;
inc(i);dec(j);
end;
until i\u003ej;
if i
if l
end;
函数 find(x:longint):longint;
begin
if fa[x]\u003c\u003ex then fa[x]:=find(fa[x]);
find:=fa[x];
end;
procedure union(x,y:longint);{启发式合并}
var
t:longint;
begin
x:=find(x);
y:=find(y);
if r[x]\u003er[y] then
begin
t:=x;x:=y;y:=t;
end;
if r[x]=r[y] then inc(r[x]);
fa[x]:=y;
end;
begin
readln(xx,n);
for i:=1 to xx do fa[i]:=i;
for i:=1 to n do
begin
read(x,y,z);
inc(tot);
a[tot].s:=x;
a[tot].t:=y;
a[tot].len:=z;
end;
quick（1,tot);{将边排序}
ans:=0;
count:=0;
i:=0;
while count\u003c=x-1 do{count记录加边的总数}
begin
inc(i);
with a[i] do
if find(s)
begin
union(s,t);
ans:=ans+len;
inc(count);
end;
end;
write(ans);
end.
Prim
var
m,n:set of 1..100;
s,t,min,x,y,i,j,k,l,sum,p,ii:longint;
a:array[1..100,1..100]of longint;
begin
readln(p);
for ii:=1 to p do
begin
k:=0; sum:=0;
fillchar(a,sizeof(a),255);
readln(x);
m:=;
n:=[2..x];
for i:=1 to x do
begin
for j:=1 to x do
begin
read(a[i,j]);
if a[i,j]=0
then a[i,j]:=maxlongint;
end;
readln;
end;
for l:=1 to x-1 do
begin
min:=maxlongint;
for i:=1 to x do
if i in m
then begin
for j:=1 to x do
begin
if (a[i,j]
then begin
min:=a[i,j];
s:=i;
t:=j;
end;
end;
end;
sum:=sum+min;
m:=m+[t];
n:=n-[t];
inc(k);
end;
writeln(sum);
end;
end.