我已经以这种方式实现了kruskal算法。我的问题是，此实现的复杂性是什么？

要实现该算法，我首先将所有节点初始化为-1，即所有节点都被分离，甚至 他们没有团体。从这里开始，我考虑了可能发生的4种情况：

1：如果要分析的两个节点分别为-1和-1，则意味着它们是分开的，因此我们将必须将它们加入并创建一个新的 组，在开始时初始化的组变量中加1。

2：两个节点具有相同的组号。在这种情况下，我们无法加入他们，因为它们会形成一个循环。

3：在这种情况下，两个节点之一不具有组（-1），因此，分配了不具有组（A或B）的节点 另一个加入您组的节点的组。

4在这最后一种情况下，两个节点的组是不同的，只需更改两个组之一 另一组。示例：如果我们有一组节点4和另一个组6，则组4的所有节点将变为 属于第6组。您也可以更改其他组的那些。

import heapq
def kruskal(G):



    for iniciarNode in G.nodes():

        nodes[iniciarNode] = -1


    for i in aristasLista:


        heapq.heappush(aristasOrden,(G.edges[i]['weight'],i))


    while (len(aristasOrden) != 0):


        arestaSeguent = heapq.heappop(aristasOrden)[1]


        nodeA = arestaSeguent[0] 
        nodeB = arestaSeguent[1] 

        if ((nodes[nodeA] == -1) and (nodes[nodeB] == -1)):


            nodes[nodeA] = grup
            nodes[nodeB] = grup
            grup = grup + 1
            treeG.add_edge(arestaSeguent[0],arestaSeguent[1],weight=arestaSeguent[0])
            total_weight = total_weight + arestaSeguent[0]



        elif (nodes[nodeA] == nodes[nodeB]): continue



        elif ((nodes[nodeA] == -1) or (nodes[nodeB] == -1)  ):


            if (nodes[nodeA] == -1):

                nodes[nodeA] = nodes[nodeB]
                treeG.add_edge(arestaSeguent[0],weight=arestaSeguent[0])
                total_weight = total_weight + arestaSeguent[0]


            else:

                nodes[nodeB] = nodes[nodeA]
                treeG.add_edge(arestaSeguent[0],weight=arestaSeguent[0])
                total_weight = total_weight + arestaSeguent[0]





            treeG.add_edge(arestaSeguent[0],weight=arestaSeguent[0])
            total_weight = total_weight + arestaSeguent[0]