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ZZDDS(kruskal )算法的基本思想是假设n=(v，{E} )是连通网。
将最小生成树的初始状态作为只有n个顶点且没有边的非连接图T={V，{}，图表中的各顶点都有一个连接成分。 在e中选择成本最低的边，如果该边的两个顶点位于t的不同连接分量上，则将该边添加到t。 否则，截断边，然后选择成本较小的边。 这样，直到t的所有顶点都在同一连接分量上。zzdds算法主要针对边展开，边数少的情况下效率非常高，因此对稀疏图有很大的好处；
另一方面，普里姆算法是密集图，即在边数非常多的情况下更好。
图解1、将连接网的边缘变换为边缘集合数组，按权重从小到大的顺序对它们进行排序。
2、去掉所有边，得到T={A，b，c，d，e，f，g，h，I，{}。
3、循环扫描对边集合群，开始时，i=0，找到第一边，两个顶点为e和h，分别属于两棵树(两个连通分量)，所以t=(a，b，c，d，e，f，g，h，I，h )
4、i=1，找到第二条边，两个顶点为c和I，分别属于两棵树(两个连通分量)，所以t=(a，b，c，d，e，f，g，h，I，) (e，h )，c
5、i=2，找到第三条边，两顶点为a和b，分别属于两棵树(两个连接成分)，所以t=(a，b，c，d，e，f，g，h，I，) (e，h )、c，I )
6、i=3，找到第四条边，两顶点为a和f，分别属于两棵树(两个连通分量)，所以t=(a、b、c、d、e、f、g、h、I、) (e、h )、c、
7，I=4，找到第五条边，两个顶点为b和I，分别属于两棵树(两个连接成分)，所以t=(a，b，c，d，e，f，g，h，I，) ) e，h )，c
8，I=5，找到第六条边，两个顶点为d和h，分别属于两棵树(两个连通分量)，所以t=(a，b，c，d，e，f，g，h，I，) (e，h )，c
9、I=找到第6、7条边，2个顶点为b和g，分别属于2棵树(2个连接成分)，所以t=(a、b、c、d、e、f、g、h、I、) (e、h )、c、c、
10、i=7，找到第八条边，两顶点是g和f，它们属于同一棵树，扔掉。 找i=8，两个顶点是b和c，它们属于同一棵树，扔掉。 进而寻找i=9的话，2个顶点是g和h，因为分别属于2棵树(2个连通成分)，所以t=(a，b，c，d，e，f，g，h，I，) (e，h )，c，I )，a
11、所有后续循环导致循环，最终最小生成树为：
时间复杂度寻找边缘的两个顶点是否属于同一树的时间复杂度为o(loge )，外侧有for循环e次。 因此，zzdds算法的时间复杂度是o(eloge ) (escrip ttype=' math/tex ' id=' math jax-element-110 ' e/script表示边的数量) )。