Kruskal算法的一个重要应用是单链聚类。

考虑n个顶点，你就有了一个完整的图。得到这n个点组成的k个簇。在已排序边集的前n-(k-1)条边上运行Kruskal算法。你得到了具有最大间距的图的k个簇。

我知道你没有要求这样做，但如果你有更多的处理单元，你应该总是考虑bornikolvka的算法，因为它可能很容易并行化——因此它比Kruskal和Jarník-Prim算法有性能优势。

当你有一个有很多边的图时，使用Prim算法。

对于具有V个顶点E条边的图，如果使用Fibonacci堆，Kruskal的算法可以在O(E log V)时间内运行，而Prim的算法可以在O(E + V log V)平摊时间内运行。

当你有一个非常密集的图，边比顶点多的时候，Prim的算法在极限上要快得多。Kruskal在典型情况下(稀疏图)性能更好，因为它使用更简单的数据结构。

Kruskal算法的一个重要应用是单链聚类。

考虑n个顶点，你就有了一个完整的图。得到这n个点组成的k个簇。在已排序边集的前n-(k-1)条边上运行Kruskal算法。你得到了具有最大间距的图的k个簇。

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。

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。