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# 1135. Connecting Cities With Minimum Cost

<img src="/files/1cnI4z1t74rux4368Ovb" alt="" data-size="original">

### Solution:

每座城市相当于图中的节点，连通城市的成本相当于边的权重，连通所有城市的最小成本即是最小生成树的权重之和。

```
int minimumCost(int n, int[][] connections) 
{    
    // 城市编号为 1...n，所以初始化大小为 n + 1    
    UF uf = new UF(n + 1);    
    // 对所有边按照权重从小到大排序    
    Arrays.sort(connections, (a, b) -> (a[2] - b[2]));    
    // 记录最小生成树的权重之和    
    int mst = 0;    
    for (int[] edge : connections) 
    {        
        int u = edge[0];        
        int v = edge[1];        
        int weight = edge[2];        
        // 若这条边会产生环，则不能加入 mst        
        if (uf.connected(u, v)) 
        {            
        continue;        
        }        
        // 若这条边不会产生环，则属于最小生成树        
        mst += weight;        
        uf.union(u, v);    
    }    
    // 保证所有节点都被连通    
    // 按理说 uf.count() == 1 说明所有节点被连通    
    // 但因为节点 0 没有被使用，所以 0 会额外占用一个连通分量    
    return uf.count() == 2 ? mst : -1;
}
class UF 
{    // 见上文代码实现}
```

这道题就解决了，整体思路和上一道题非常类似，你可以认为树的判定算法加上按权重排序的逻辑就变成了 Kruskal 算法。