def find(x):
    """并查集的模板"""
    if p[x]!=x:
        p[x] = find(p[x])
    return p[x]

def kruskal():
    res = 0    # 存储最小权重和
    cnt = 0    # 存储当前连通块的边数
    edges.sort(key=lambda s:s[2])    # 1. 对所有边按照权重升序排序

    for a,b,w in edges:    # 2. 遍历所有边，如果边的两个节点不连通，就将这两个点添加到并查集的集合中
        if find(a)!=find(b):
            p[find(a)] = find(b)
            res += w
            cnt += 1
    if cnt==n-1:    # !!!出错：不能写成if cnt>n-1，因为没有考虑不存在连通图的情况
        return res
    return False


if __name__=="__main__":
    n, m = map(int, input().split())
    p = [i for i in range(n+1)]    # 初始化i的父节点为i节点自己

    edges = []    # 存储图的边，与Bellman-Fold算法的存储方式相同
    while m:
        u, v, w = map(int, input().split())
        edges.append((u, v, w))
        m -= 1
    res = kruskal()
    print(res) if res else print("impossible")