基本思路：
用定點數組記錄每個子樹的最近鄰居。
對於每一條邊進行處理：
如果這條邊連成的兩個頂點同屬於一個集合，則不處理，否則檢測這條邊連接的兩個子樹，如果是連接這兩個子樹的最小邊，則更新 (合並)。
時間復雜度平均 \(O(V+E)\)，最壞 \(O((V+E)\log V)\)。
下面是 Borůvka 算法演示動圖：（源：Wikimedia）
程序代碼：
struct node {int x, y, w; } edge[M];
int d[N]; // 各子樹的最小連外邊的權值
int e[N]; // 各子樹的最小連外邊的索引
bool v[M]; // 防止邊重復統計
int fa[N];
int find(int x) {return x==fa[x] ? x : (fa[x]=find(fa[x])); }
void join(int x, int y) {fa[find(x)]=find(y); }
int Boruvka() {
int tot=0;
for (int i=1; i<=n; ++i) fa[i]=i;
while (true) {
int cur=0;
for (int i=1; i<=n; ++i) d[i]=inf;
for (int i=1; i<=m; ++i) {
int a=find(edge[i].x), b=find(edge[i].y), c=edge[i].w;
if (a==b) continue;
cur++;
if (c<d[a] || c==d[a] && i<e[a]) d[a]=c, e[a]=i;
if (c<d[b] || c==d[b] && i<e[b]) d[b]=c, e[b]=i;
}
if (cur==0) break;
for (int i=1; i<=n; ++i) if (d[i]!=inf && !v[e[i]]) {
join(edge[e[i]].x, edge[e[i]].y), tot+=edge[e[i]].w;
v[e[i]]=true;
}
}
return tot;
}