Prim's更适合于更密集的图，在这种情况下，我们也不必通过添加边来关注循环，因为我们主要处理的是节点。在复杂图的情况下，Prim的比Kruskal的更快。

克鲁斯卡尔时间复杂度最坏情况是O(eloge)这是因为我们需要对边排序。 Prim时间复杂度最坏的情况是O(E log V)优先队列，甚至更好的情况是O(E+V log V)斐波那契堆。 我们应该使用Kruskal当图是稀疏的，即少量的边，如E=O(V)，当边已经排序或如果我们可以在线性时间内排序。 当图是密集的，即边的数量很高时，我们应该使用Prim，如E=O(V²)。

Prim's更适合于更密集的图，在这种情况下，我们也不必通过添加边来关注循环，因为我们主要处理的是节点。在复杂图的情况下，Prim的比Kruskal的更快。

如果我们中途停止算法，prim的算法总是生成连接的树，而kruskal的算法可以给出连接的树或森林

我在网上找到了一个很好的帖子，以非常直接的方式解释了两者的区别:http://www.thestudentroom.co.uk/showthread.php?t=232168。

Kruskal的算法将通过添加下一个最便宜的边来从最便宜的边增长一个解，前提是它不创建一个循环。

Prim的算法将通过添加下一个最便宜的顶点来从一个随机顶点增长一个解，这个顶点目前不在解中，但通过最便宜的边连接到它。

这里附上了一份关于这个主题的有趣的表格。

如果你同时实现Kruskal和Prim，以它们的最佳形式:分别使用联合查找和finbonacci堆，那么你会注意到Kruskal与Prim相比是多么容易实现。

Prim使用fibonacci堆比较困难，主要是因为您必须维护一个簿记表来记录图节点和堆节点之间的双向链接。而Union Find则恰恰相反，它的结构很简单，甚至可以直接生成mst，几乎没有额外的成本。

在kruskal算法中，我们在给定的图上有一些边和顶点，但在每条边上我们都有一些值或权重，我们可以为这些值或权重准备一个新的图，这个图必须不是循环的，也不能从任何一侧闭合 例如

graph like this 
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给任意顶点a b c d e f命名。