Thuật toán Kruskal thực chất không tìm đường đi ngắn nhất, mà nó tìm cây bao trùm tối thiểu (MST) cho một đồ thị không hướng có trọng số cạnh. Tuy nhiên, nếu bạn đang tìm cách áp dụng một thuật toán tương tự cho tìm đường đi ngắn nhất, có lẽ bạn đang nghĩ đến thuật toán Dijkstra.

Dưới đây là phần triển khai thuật toán Kruskal sử dụng Python để tìm cây bao trùm tối thiểu trong một đồ thị:

```python
class UnionFind:
def __init__(self, n):
self.parent = list(range(n))
self.rank = [1] * n

def find(self, u):
if self.parent[u] != u:
self.parent[u] = self.find(self.parent[u])
return self.parent[u]

def union(self, u, v):
root_u = self.find(u)
root_v = self.find(v)
if root_u != root_v:
if self.rank[root_u] > self.rank[root_v]:
self.parent[root_v] = root_u
elif self.rank[root_u] < self.rank[root_v]:
self.parent[root_u] = root_v
else:
self.parent[root_v] = root_u
self.rank[root_u] += 1

def kruskal(n, edges):
edges.sort(key=lambda x: x[2]) # Sắp xếp theo trọng số cạnh
uf = UnionFind(n)
mst = []
total_weight = 0

for u, v, weight in edges:
if uf.find(u) != uf.find(v): # Nếu u và v không thuộc cùng một thành phần liên thông
uf.union(u, v)
mst.append((u, v, weight))
total_weight += weight

return mst, total_weight

# Ví dụ sử dụng:
n = 4 # Số đỉnh
edges = [
(0, 1, 10),
(0, 2, 6),
(0, 3, 5),
(1, 3, 15),
(2, 3, 4)
]

mst, total_weight = kruskal(n, edges)
print("Cây bao trùm tối thiểu:", mst)
print("Trọng số tổng:", total_weight)
```

### Giải thích:
- **UnionFind**: Đây là một cấu trúc dữ liệu để quản lý các thành phần liên thông trong đồ thị.
- **kruskal(n, edges)**: Hàm này nhận vào số đỉnh `n` và danh sách `edges`, mỗi cạnh được biểu diễn dưới dạng một tuple `(u, v, weight)`. Nó sẽ trả về cây bao trùm tối thiểu và tổng trọng số của nó.

### Tham khảo:
- Bạn có thể thử nghiệm mã nguồn trên bất kỳ công cụ Python nào.
- Điều chỉnh danh sách cạnh để kiểm tra với các đồ thị khác nhau.

Nếu bạn cần thuật toán Dijkstra để tìm đường đi ngắn nhất, hãy cho tôi biết!