tarjan算法，一个关于 图的联通性的神奇算法。基于DFS算法，深度优先搜索一张有向图。！注意！是有向图。根据树，堆栈，打标记等种种神奇方法来完成剖析一个图的工作。而图的联通性，就是任督二脉通不通。。的问题。
了解tarjan算法之前你需要知道：
强连通，强连通图，强连通分量，解答树（解答树只是一种形式。了解即可）
强连通(strongly connected)： 在一个有向图G里，设两个点 a b 发现，由a有一条路可以走到b，由b又有一条路可以走到a，我们就叫这两个顶点（a，b）强连通。
强连通图： 如果 在一个有向图G中，每两个点都强连通，我们就叫这个图，强连通图。
强连通分量strongly connected
components)：在一个有向图G中，有一个子图，这个子图每2个点都满足强连通，我们就叫这个子图叫做 强连通分量 ［分量：：把一个向量分解成几个方向的向量的和，那些方向上的向量就叫做该向量（未分解前的向量）的分量］
举个简单的栗子：
比如说这个图，在这个图中呢，点1与点2互相都有路径到达对方，所以它们强连通.
而在这个有向图中，点1 2 3组成的这个子图，是整个有向图中的强连通分量。
解答树：就是一个可以来表达出递归枚举的方式的树（图），其实也可以说是递归图。。反正都是一个作用，一个展示从“什么都没有做”开始到“所有结求出来”逐步完成的过程。“过程！”
tarjan算法，之所以用DFS就是因为它将每一个强连通分量作为搜索树上的一个子树。而这个图，就是一个完整的搜索树。
为了使这颗搜索树在遇到强连通分量的节点的时候能顺利进行。每个点都有两个参数。
1， DFN［］作为这个点搜索的次序编号（时间戳），简单来说就是 第几个被搜索到的。％每个点的时间戳都不一样％。
2， LOW［］作为每个点在这颗树中的，最小的子树的根，每次保证最小，喜欢它的父亲结点的时间戳这种感觉。如果它自己的LOW［］最小，那这个点就应该从新分配，变成这个强连通分量子树的根节点。
ps：每次找到一个新点，这个点LOW［］＝DFN［］。
而为了存储整个强连通分量，这里挑选的容器是，堆栈。每次一个新节点出现，就进站，如果这个点有 出度
就继续往下找。直到找到底，每次返回上来都看一看子节点与这个节点的LOW值，谁小就取谁，保证最小的子树根。如果找到DFN［］＝＝LOW［］就说明这个节点是这个强连通分量的根节点（毕竟这个LOW［］值是这个强连通分量里最小的。）最后找到强连通分量的节点后，就将这个栈里，比此节点后进来的节点全部出栈，它们就组成一个全新的强连通分量。
先来一段伪代码：
tarjan(u){
DFN[u]=Low[u]=++Index // 为节点u设定次序编号和Low初值
Stack.push(u)
// 将节点u压入栈中
for each (u, v) in E // 枚举每一条边
if (v is
not visted) // 如果节点v未被访问过
tarjan(v)
// 继续向下找
Low[u] =
min(Low[u], Low[v])
else if
(v in S) // 如果节点u还在栈内
Low[u] =
min(Low[u], DFN[v])
if (DFN[u] == Low[u]) // 如果节点u是强连通分量的根
repeat v = S.pop //
将v退栈，为该强连通分量中一个顶点
print v
until (u== v)
}
首先来一张有向图。网上到处都是这个图。我们就一点一点来模拟整个算法。
从1进入 DFN［1］＝LOW［1］＝ ＋＋index －－－－1
入栈 1
由1进入2 DFN［2］＝LOW［2］＝ ＋＋index －－－－2
入栈 1 2
之后由2进入3 DFN［3］＝LOW［3］＝ ＋＋index －－－－3
入栈 1 2 3
之后由3进入 6 DFN［6］＝LOW［6］＝＋＋index －－－－4
入栈 1 2 3 6
之后发现6无出度，之后判断 DFN［6］＝＝LOW［6］
说明6是个强连通分量的根节点：6及6以后的点 出栈。
栈： 1 2 3
之后退回 节点3 Low[3] = min(Low[3], Low[6]) LOW［3］还是 3
节点3 也没有再能延伸的边了，判断 DFN［3］＝＝LOW［3］
说明3是个强连通分量的根节点：3及3以后的点 出栈。
栈： 1 2
之后退回 节点2 嗯？！往下到节点5
DFN［5］＝LOW［5］＝ ＋＋index －－－－－5
入栈 1 2 5
ps：你会发现在有向图旁边的那个丑的（划掉）搜索树 用红线剪掉的子树，那个就是强连通分量子树。每次找到一个。直接。一剪子下去。半个子树就没有了。。
结点5 往下找，发现节点6 DFN［6］有值，被访问过。就不管它。
继续 5往下找，找到了节点1 他爸爸的爸爸。。DFN［1］被访问过并且还在栈中，说明1还在这个强连通分量中，值得发现。 Low[5] = min(Low[5], DFN[1])
确定关系，在这棵强连通分量树中，5节点要比1节点出现的晚。所以5是1的子节点。So
LOW［5］＝ 1
由5继续回到2 Low[2] = min(Low[2], Low[5])
LOW［2］＝1；
由2继续回到1 判断 Low[1] = min(Low[1], Low[2])
LOW［1］还是 1
1还有边没有走过。发现节点4，访问节点4
DFN［4］＝LOW［4］＝＋＋index －－－－6
入栈 1 2 5 4
由节点4，走到5，发现5被访问过了，5还在栈里，
Low[4] = min(Low[4], DFN[5]) LOW［4］＝5
说明4是5的一个子节点。
由4回到1.
回到1，判断 Low[1] = min(Low[1], Low[4])
LOW［1］还是 1 。
判断 LOW［1］ ＝＝ DFN［1］
诶？！相等了 说明以1为根节点的强连通分量已经找完了。
将栈中1以及1之后进栈的所有点，都出栈。
栈 ：（鬼都没有了）
这个时候就完了吗？！
你以为就完了吗？！
然而并没有完，万一你只走了一遍tarjan整个图没有找完怎么办呢？！
所以。tarjan的调用最好在循环里解决。
like 如果这个点没有被访问过，那么就从这个点开始tarjan一遍。
因为这样好让每个点都被访问到。
基本思路：
1.初始化
2.入栈
3.枚举：
1.不在队列中->访问，进行赋值，
2.在队列中->赋值
4.寻找根->输出结果
来一道裸代码。
输入：
一个图有向图。
输出：
它每个强连通分量。
这个图就是刚才讲的那个图。一模一样。
input:
6 8
1 3
1 2
2 4
3 4
3 5
4 6
4 1
5 6
output:
6
5
3 4 2 1
a Sans Unicode";
mso-hansi-font-family:"Lucida Sans Unicode";mso-bidi-font-family:"Lucida Sans Unicode";
color:black'>的一个子节点
代码实现
#include<iostream>
using namespace std;
#include"cstdio"
#include<cstring>
int head[],DFN[],LOW[];
struct node{
int next;
int v;
}edge[];
int stack[],n,m,tot,num,index;
int visit[];
void add(int x,int y)
{
edge[++num].next=head[x];
edge[num].v=y;
head[x]=num;
return;
}
void tarjan(int x)//代表第几个点在处理。递归的是点。
{
DFN[x]=LOW[x]=++tot;//新进的点初始化
stack[++index]=x;//jin jnzhan
visit[x]=;//表示在栈里
for(int i=head[x];i!=-;i=edge[i].next)
{
if(!DFN[edge[i].v])
{//如果没访问过
tarjan(edge[i].v);//往下进行延伸，开始递归
LOW[x]=min(LOW[x],LOW[edge[i].v]);//递归出来，比较谁是谁的儿子／父亲，就是树的对应关系，涉及到强连通分量子树最小根的事情。
}
else if(visit[edge[i].v])
{//如果访问过，并且还在栈里。
LOW[x]=min(LOW[x],DFN[edge[i].v]);//比较谁是谁的儿子／父亲。就是链接对应关系
}
}
if(LOW[x]==DFN[x]) //发现是整个强连通分量子树里的最小根。
{
do
{
printf("%d ",stack[index]);
visit[stack[index]]=;
index--;
}while(x!=stack[index+]);//出栈，并且输出.
printf("\n");
}
return ;
} void chushi()
{
for(int i=;i<=n;i++)
head[i]=-;
}
int main()
{
scanf("%d%d",&n,&m);
chushi();
//memset(head,-1,sizeof(head));
for(int i=;i<=m;i++)
{
int x,y;
scanf("%d%d",&x,&y);
add(x,y);
}
for(int i=;i<=n;i++)
if(!DFN[i]) tarjan(i);//当这个点没有访问过，就从此点开始。防止图没走完
return ;
}