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为什么Kruskal算法必须迭代所有的边？

Kruskal算法是一种用于解决最小生成树问题的贪心算法。它的基本思想是从图中的边集合中选择权重最小的边，并且保证选择的边不会构成环，直到选择的边数达到图中顶点数减一为止。

Kruskal算法必须迭代所有的边的原因是为了确保生成的最小生成树是全局最优解。如果不迭代所有的边，可能会导致生成的最小生成树不是全局最优解，而是局部最优解。

具体来说，如果Kruskal算法在迭代过程中没有考虑到某些边，那么这些边可能会在后续的迭代中被选择，从而形成环路。而形成环路的边不符合最小生成树的定义，因为最小生成树是一个无环的连通子图。

因此，为了确保生成的最小生成树是全局最优解，Kruskal算法必须迭代所有的边，以便在选择边的过程中避免形成环路，并且选择权重最小的边来构建最小生成树。

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（4）最终，所有记录的最短距离的边构成的树，即是最小生成树。 3.2 算法图解 例如：图3.2.1所示的带权无向图，采用Prim算法构建最小生成树过程如下。...（4）重复步骤(3),直到所有顶点都在一颗树内或者有n-1条边为止。 4.2 算法图解 例如：图4.2所示的无向图，采用Kruskal算法构建最小生成树过程如下。...img （1）首先将所有的边按照代价大小进行排序，排序结果为（B，D），（B，F）（A，C），（B，C），（A，B），（D，F），（E，F），（C，E）。...5.1 算法流程   （1）用定点数组记录每个子树（一开始是单个定点）的最近邻接顶点。   （2）对于每一条边进行处理（类似Kruskal算法）。...（2）G1中有n个顶点n-1条边。   （3）G1必须是连通的且无回路。 6.1 算法流程   （1）根据图的顶点数n以及各边对应的权值建立权矩阵A。矩阵A的主对角线上元素A[i][i]为0。

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