feature1.0.2 : finish Kruskal Algorithm = complete assignment5-1

@@ -4,15 +4,18 @@ import numpy as np
 parent = dict()
 rank = dict()
 
+#초기화 함수이다.
 def make_singleton_set(v) :
     parent[v] = v
     rank[v] = 0
 
+#해당 노드를 가지고 있는 집합을 리턴한다.
 def find(v) :
     if(parent[v] != v) :
         parent[v] = find(parent[v])
     return parent[v]
 
+#r1, r2 집합을 합집합 연산한다.
 def union(r1, r2) :
     if(r1 != r2) :
         if(rank[r1] > rank[r2]) :
@@ -25,7 +28,6 @@ def union(r1, r2) :
 def Kruskal(graph) :
     #n =  정점의 수 / m = 엣지의 수
     n = len(graph['vertices'])
-    m = len(graph['edges'])
 
     #엣지를 전부 찾은 후 비내림차순으로 정렬한다.
     edge_list = list(graph['edges'])
@@ -35,22 +37,29 @@ def Kruskal(graph) :
     for v in graph['vertices'] :
         make_singleton_set(v)
 
+    #리턴할 edges 집합
     F = set()
 
     index = 0
-    while len(F) <= n - 1 :
+    while len(F) < n - 1 :
+        #e = edges 이음선
         e = edge_list[index]
 
+        #p , q는 각각의 집합들을 가리키는 포인터이다.
         p = find(e[1])
         q = find(e[2])
 
-        if(p == q) :
+        #만약 p와 q가 다른 집합이면 서로를 합집합한다.
+        if(p != q) :
             union(p, q)
             F.add(e)
-            index += 1
+
+        index += 1
 
     return F
 
+
+#Kruskal Algorithm
 graph = {
         'vertices': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'],
         'edges': set([
@@ -65,4 +74,4 @@ graph = {
         }
 
 mst = Kruskal(graph)
-print(mst)
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+print('Kruskal Algorithm : ', "\n", mst)
\ No newline at end of file