クラスカルのアルゴリズムは、グラフに接続加重アルゴリズムは、最小スパニングツリーをグラフ理論と認めるとき。 これは、ツリー内のすべての辺の総重量が最小化されるすべての頂点を含むツリーを形成するエッジのサブセットを認めるということです。 接続する場合ではないグラフが、それは）各連結成分検出最小全域最小全域森（ツリー 。 クラスカルのアルゴリズムは、貪欲なアルゴリズムの例です。

LinkedListの<PQEntry> kruskalEdges =新しいLinkedListの<PQEntry>（）;処理後のエントリ/ /リストアルゴ
イテレータ<PQEntry> it2 = predefEdges.iterator（）;
（it2.hasNext中（））（
PQEntryエッジ= it2.next（）;

文字列nodeAで= edge.getNodeA（）;
文字列nodeBで= edge.getNodeB（）;

/ /見つける場合は、同じノードでtheresの任意のエントリ
PQEntry entryA = findEntry（nodeAで）;
PQEntry entryB = findEntry（nodeBで）;

/ /クラスカルアルゴロジック[は]スタート
（entryA == null）を（場合
（エッジ）kruskalEdges.add;
します）else（
（entryB == null）を（場合
（エッジ）kruskalEdges.add;
します）else（
（もしentryA！= entryB）（
（edge.getWeight（）<entryA.getWeight（）＆＆edge.getWeight（）<entryB.getWeight（））（場合
（entryA.getWeight（）<entryB.getWeight（））（場合
kruskalEdges.remove（entryB）;
します）else（
kruskalEdges.remove（entryA）;
）
（エッジ）kruskalEdges.add;
）
（edge.getWeight（）<entryA.getWeight（）＆＆edge.getWeight（）> entryB.getWeight（））（場合
kruskalEdges.remove（entryA）;
（エッジ）kruskalEdges.add;
）
（edge.getWeight（）<entryB.getWeight（）＆＆edge.getWeight（）> entryA.getWeight（））（場合
kruskalEdges.remove（entryB）;
（エッジ）kruskalEdges.add;
）
）
）
）
/ /クラスカルアルゴロジック[終了]
）

プライベートPQEntryのfindEntry（文字列のノード）（
イテレータ<PQEntry>それ= kruskalEdges.iterator（）;
（it.hasNext中（））（
PQEntry温度= it.next（）;
（temp.getNodeA（）は。equalsIgnoreCase（ノード））（
戻り温度;
）
（temp.getNodeB（）は。equalsIgnoreCase（ノード））（
戻り温度;
）
）
nullを返します。
）