MST:使用模型本身的子级定义模型

MST是指最小生成树（Minimum Spanning Tree），它是一种图论中的概念，用于解决连通图中的最小权重生成树问题。最小生成树是指在一个连通无向图中，找到一棵包含所有顶点且边的权重之和最小的树。

MST的分类：

1. Prim算法：Prim算法是一种贪心算法，从一个初始顶点开始，逐步扩展生成树，每次选择与当前生成树相连的权重最小的边所连接的顶点，直到生成树包含所有顶点为止。
2. Kruskal算法：Kruskal算法也是一种贪心算法，它按照边的权重从小到大的顺序选择边，如果选择该边不会形成环，则将该边加入生成树中，直到生成树包含所有顶点为止。

MST的优势：

1. 最小生成树能够在保证连通性的前提下，选择边的权重之和最小，从而节省了网络资源的使用。
2. 最小生成树可以用于解决网络规划、电力传输、通信网络等问题，能够有效地优化网络结构。

MST的应用场景：

1. 网络规划：在计算机网络中，可以使用最小生成树算法来规划网络拓扑结构，以实现高效的数据传输和通信。
2. 电力传输：在电力系统中，可以利用最小生成树算法来规划输电线路，以降低能量损耗和提高电力传输效率。
3. 通信网络：在通信网络中，可以使用最小生成树算法来构建通信链路，以实现高效的数据传输和通信。

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