在图论中，最小生成树是对一张连通无向图的一种生成树，所有边的权值和最小。而克鲁斯卡尔算法是实现最小生成树的一种常见算法。然而，当图规模较大时，传统的克鲁斯卡尔算法存在时间复杂度高、空间复杂度高等问题。因此，基于轻量级节点连接的克鲁斯卡尔算法成为了近年来研究的热点。

轻量级节点连接的克鲁斯卡尔算法，即使用轻量级数据结构连接构造最小生成树。它通过将节点分为k个集合，然后将集合进行轻量级的连接，实现重量级节点连接算法中的最小生成树构建。在传统算法中，每次都需要将边进行排序，算法的时间复杂度为O(N log N)，其中N为图的节点数。而在基于轻量级节点连接的克鲁斯卡尔算法中，时间复杂度则降至O(E log k)。其中E为边数，k为节点集合的数量，因此k<=N。

具体地，基于轻量级节点连接的克鲁斯卡尔算法主要包括三个步骤：

1.初始化节点集合，将每个节点看做一个单独的集合；

2.按边权值从小到大排序；

3.依次考虑边的权值，如果待连的两个节点不在同一个集合，则将它们所在集合合并，并将这条边加入生成树的边集合中。

在第三步中，因为基于轻量级节点连接的克鲁斯卡尔算法使用了轻量级数据结构连接，所以集合的合并非常高效。同时，由于轻量级节点连接算法的局限性，集合的数量不会超过N，因此该算法的时间复杂度也进一步得到优化。

基于轻量级节点连接的克鲁斯卡尔算法的实现有多种方式，如基于优先队列的实现、基于并查集的实现等。其中，基于并查集的实现是最常见的。并查集是一种用于处理不相交集合的数据结构，它支持合并集合和查找元素所在的集合两种基本操作。使用并查集实现基于轻量级节点连接的克鲁斯卡尔算法时，只需要在合并集合时，将集合大小较小的集合合并到集合大小较大的集合中即可。

基于轻量级节点连接的克鲁斯卡尔算法相比于传统算法，在时间复杂度上有很大的优化，而且由于使用了轻量级数据结构连接，算法的空间复杂度也大幅降低。同时，在实现上，基于并查集的实现方式代码简洁、性能优越、易于理解。

总之，基于轻量级节点连接的克鲁斯卡尔算法是对传统算法的一种优化。它通过使用轻量级数据结构连接和并查集等优化方法，实现了时间复杂度和空间复杂度的双重优化，从而成为了构建最小生成树的高效策略之一。