前言

通常说的Tarjan算法指的是计算机科学家Robert Tarjan提出的多个与图连通性有关的算法，通常包括：

• 强连通性
  • 有向图的强连通分量（SCC）缩点
• 无向图的边双连通性
  • 割边
  • 无向图的边双连通（e-DCC）分量缩点
• 无向图的点双连通性
  • 割点
  • 无向图的点双连通分量（v-DCC）缩点（圆方树）

有向图的双连通性与支配树有关。

对树进行dfs，会有如下过程：

• 进：进入节点$u$
• 主循环
• 离：离开节点$u$

vector<int>a[N+5];临接链表存图对树进行dfs：
void dfs(int u,int fa){进入节点ufor(auto&v:a[u]){主循环}离开节点u
}

Tarjan算法的执行步骤可以分为在这三部之内进行一些操作。

强连通性

定义

搜索树

对图进行dfs，每个节点只访问一次，访问到的节点和边构成dfs树（搜索树）。

从$1$开始dfs，图中黑色的边就构成一个搜索树：

dfs的起点就是搜索树的根。

事实上由于从起点不一定能够到达图中所有点，如果我们对于未被访问的点继续dfs，可能会形成若干颗搜索树（dfs顺序：绿，红，蓝）：

有向边的分类

把图中的一条有向边按照其起点终点在搜索树上的关系分为五类：

• $树边$：dfs树上的边
• 非树边：
  • $后向边(返祖边)$：由dfs树上的节点指向其祖先的边
  • $前向边$：由dfs树上的节点指向其子孙的边
  • $横叉边$：同一颗dfs树上某一颗子树上的节点指向另一颗子树的边
• 其他边：由图中一颗dfs树指向图中另一颗dfs树的边

性质

树上一个连通块内深度最浅的点是唯一的，否则假如说$x\ne y$属于连通块，且$de{p}_x=de{p}_y$，并且是连通块内深度最浅的点，则$lc{a}_{x,y}$属于连通块，并且$de{p}_{lc{a}_{x,y}}$更浅，矛盾。

一个连通分量中深度最浅的点称为连通分量的根。

时间戳

对树进行dfs，同时把访问到的节点的编号加入序列，就得到dfs序列，简称dfs序，节点$u$的dfs序中的位置称为$u$的时间戳，记作$df{n}_u$。

dfs序就是多叉树的先根遍历序列。

有向图的强连通分量（SCC）缩点

流程

Tarjan算法求强连通分量（SCC）的过程，最终求出一个数组，叫做 { s c c n } \{scc_n\} {sccn​}，其中$sc{c}_u$表示点$u$所在的强连通分量的根的编号。

Tarjan算法的过程在dfs中进行，dfs(u)的过程是：

• 访问到以前未被访问的节点$u$
• 计算$df{n}_u,lo{w}_u$
• 把$u$入栈
• 枚举$u$的后继$v$
  • 若$v$未被访问：
    递归进$v$：dfs(v)
    更新$lo{w}_u$：low[u]=min(low[u],low[v])
  • 若$v$已被访问，但是仍在栈中：
    更新$lo{w}_u$：low[u]=min(low[u],dfn[v])
• 若此时$df{n}_u=lo{w}_u$：
  则说明栈中从栈顶到$u$点构成强连通分量，且$u$是强连通分量的根
  把这些点全都弹出，并且更新$scc$数组

然后我们对每个未被访问的点进行dfs，就计算出了全图的SCC情况。

写成代码就是：

int dfn[N+5],cnt,low[N+5];
stack<int>s;
bool vis[N+5];
vector<int> a[N+5];
int scc[N+5];int dfs1(int u) {if(dfn[u]) return dfn[u];dfn[u]=low[u]=++cnt;s.push(u);vis[u]=1;维护元素u是否在栈中for(auto&v:a[u])if(!dfn[v]||vis[v])更新条件：未被访问 or 仍在栈中low[u]=min(low[u],dfs1(v));if(low[u]==dfn[u]) {如果满足条件就说明栈中从u到栈顶的元素都与u强连通while(s.top()^u)scc[s.top()]=u,vis[s.top()]=0,s.pop();scc[s.top()]=u,vis[s.top()]=0,s.pop();}return low[u];
}
int main(){int n,m;cin>>n>>m;for(int u,v,i=1;i<=m;i++){cin>>u>>v;a[u].push_back(v);}for(int i=1;i<=n;i++)dfs1(i);对每个未被访问的位置都做一遍Tarjan，如果i已经被访问，那么进入dfs后会立即返回。
}

Tarjan算法求SCC的要点主要有三个：

• 额外维护一个栈
• $lo{w}_u$更新条件：未被访问/仍在栈中
• SCC判定条件：当$lo{w}_u=df{n}_u$时，目前在栈顶到$u$之间的节点与$u$强连通。

显然Tarjan算法的时间复杂度为$O(n+m)$

证明

接下来证明这个算法的正确性。

追溯值

容易发现，此时$lo{w}_u$的含义是，假设刚刚进入$u$时，从$u$开始至多走一条非树边后终止，能够访问到的仍在栈中的点（栈维持在$u$刚刚入栈后的状态不变），的最小时间戳。

Tarjan算法在求SCC，割边，割点，e-DCC,v-DCC中追溯值的定义略有不同。

本文无意严格证明追溯值的意义，因为这可能需要一些数学刻画，会让事情变得麻烦。
你可以认为，我们是知道了追溯值的定义之后，通过对应的代码了维护这个定义，这一点可以通过归纳证明。

我们某一时刻称$x$在$y$前，或称$y$在$x$后，当且仅当此时$x,y$都在栈中，并且此时$y$在栈中的位置在$x$到栈顶的位置之间。（包括$x$和栈顶）

我们考虑dfs中，最后一次返回节点$u$之后，若$lo{w}_u=df{n}_u$的时刻：（可以认为是刚进入if(low[u]==dfn[u])语句，啥也没干的时刻）

定理1

对于$x$在$u$后，$x$是$u$的子孙。即$u$是$x$的祖先。

在$u$和栈顶之间的元素都是进入节点$u$之后进栈的，因此它们都在$u$的子树内。

定理2

若$x$是$y$的祖先，则$lo{w}_x\le lo{w}_y$

定理3

节点$x$在栈内是$x$与$u$强连通的必要条件

只需证明其逆否命题：若$x$不在栈内，则$x,u$不强连通。

• 若$x$未进栈：
  显然从$u$不可达$x$，证完。
• 若$x$已经出栈：
  说明$df{n}_x<df{n}_u$
  • 若从$x$可达$u$：
    由于$df{n}_x<df{n}_u$，$x$在dfs树上必然是$u$的祖先，显然祖先必不可能先于子孙出栈，矛盾。
  • 若从$x$不可达$u$：
    证完。

QED.

定理4

$x$在$u$后，是$x,u$强连通的必要条件。

只需证明其逆否命题：若$x$在$u$前，则$x,u$不强连通

为了证明$x,u$不强连通，我们断言$u$不可达$x$，否则$u$可达$x$。

首先可知$df{n}_x<df{n}_u$，则$x$不是$u$的子孙，
则必然存在一条由$u$到$x$的路径，并且这条路径的某一步肯定从$u$的子树内走到子树外，即路径上存在一条边$(u^{\prime },v^{\prime })$，使得$u^{\prime }$是$u$的子孙，而$v^{\prime }$不是。否则，一直在$u$的子树内行走，不可能走到$x$。

• 若访问到$u^{\prime }$时，$v^{\prime }$仍在栈中：
  则$lo{w}_{u^{\prime }}$必然被$lo{w}_{v^{\prime }}$更新，说明：$lo{w}_{u^{\prime }}\le lo{w}_{v^{\prime }}$
  因为$v^{\prime }$不在$u$子树内，并且dfs的过程进行到即将离开$u$时，因此所有不在$u$子树内的点的时间戳都被$df{n}_u$要小，即：$df{n}_{v^{\prime }}<df{n}_u$
  此时注意到$lo{w}_u\le lo{w}_{u^{\prime }}\le lo{w}_{v^{\prime }}\le df{n}_{v^{\prime }}<df{n}_u$，即$lo{w}_u<df{n}_u$，但我们知道$lo{w}_u=df{n}_u$，矛盾。
• 若访问到$u^{\prime }$时，$v^{\prime }$已不在栈中：
  若$u,x$强连通，则$x$可达$u$，则$u,u^{\prime },v^{\prime },x$强连通，注意到$v^{\prime }$此时不在栈内，与定理3冲突，矛盾。

QED.

定理5

若$x$在$u$后：
$df{n}_x>lo{w}_x\ge df{n}_u(x\ne u)$

首先证明$df{n}_x>lo{w}_x$，这是因为首先有$df{n}_x\ge lo{w}_x$
并且$df{n}_x\ne lo{w}_x$，否则$x$不在栈中。

接下来证明$lo{w}_x\ge df{n}_u$：
因为定理1、2，$lo{w}_x\ge lo{w}_u=df{n}_u$

定理6

$x$在$u$后，是$x,u$强连通的充分条件。

假设栈中目前，从$u$到栈顶的元素依次是： { x 0 = u , x 1 , x 2 , . . . , x k = x , . . . } \{x_0=u,x_1,x_2,...,x_k=x,...\} {x0​=u,x1​,x2​,...,xk​=x,...}
归纳假设$x_{i<k}$与$u$强连通，要证明$u,x$强连通。
由于$u$显然可达$x$，所以只需证明，$x$可达$u$。

根据定理5，我们知道$df{n}_u\le lo{w}_x<df{n}_x$，因此设$lo{w}_x=df{n}_y$。

• 若$y$仍在栈中：
  则$df{n}_y=lo{w}_x\ge df{n}_u$，则$y$在$u$后，且$y$在$x$前，则存在$0\le i<k$满足$x_i=y$，则说明$x$可达$y$，又因为$y$可达$u$，因此$x$可达$u$，证毕。
• 若$y$不在栈中：
  因为更新$lo{w}_x$得到了$df{n}_y$，说明dfs进入节点$x$时$y$仍在栈中，或是$y=x$。
  但若$y=x$，这说明$df{n}_x=lo{w}_x$，违反定理5，矛盾。
  因此，dfs进入节点$x$时$y$仍在栈中，但是dfs最后一次回到节点$u$时$y$不在栈中，说明$y$在搜索$u$的子树的过程中被弹出了。
  假设$y$是在dfs即将离开$s$时被弹出。显然有$df{n}_s\le df{n}_y=lo{w}_x<df{n}_x$，因此$s$在$x$之前进栈。
  当访问到节点$x$时，$y$在$x$前，且$y$仍在栈中，等到之后的某一时刻（这一时刻在最后一次返回到节点$u$之前），$y$不在栈中，说明$y$被弹出了，那么$y$之后的所有元素，包括$x$也应该被弹出了，则$x$应该不在栈中，矛盾。

证毕。

定理7

根据定理4和定理6可知，最后一次返回节点$u$之后，$lo{w}_u=df{n}_u$时$x$在$u$后，是$x$与$u$强连通的充要条件。

因此Tarjan算法求SCC是可行的。

实现

#include<iostream>
#include<vector>
#include<stack>
#include<algorithm>
using namespace std;
const int N=1e4;
int dfn[N+5],cnt,low[N+5];
stack<int>s;
bool vis[N+5];
vector<int> a[N+5];
int scc[N+5];
int dfs1(int u) {if(dfn[u]) return dfn[u];dfn[u]=low[u]=++cnt;s.push(u);vis[u]=1;for(auto&v:a[u])if(!dfn[v]||vis[v])low[u]=min(low[u],dfs1(v));if(low[u]==dfn[u]) {while(s.top()^u)scc[s.top()]=u,vis[s.top()]=0,s.pop();scc[s.top()]=u,vis[s.top()]=0,s.pop();}return low[u];
}
int h[N+5],f[N+5];
vector<int> b[N+5];
int dfs2(int u){if(vis[u]) return f[u];vis[u]=1;for(auto&v:b[u])f[u]=max(f[u],dfs2(v));return f[u]+=h[u];
}
int main(){int n,m;cin>>n>>m;for(int i=1;i<=n;i++) cin>>h[i];for(int u,v,i=1;i<=m;i++){cin>>u>>v;a[u].push_back(v);}for(int i=1;i<=n;i++)dfs1(i);for(int i=1;i<=n;i++)if(scc[i]^i)h[scc[i]]+=h[i];for(int u=1;u<=n;u++)for(auto&v:a[u])if(scc[v]^scc[u])b[scc[u]].push_back(scc[v]);for(int i=1;i<=n;i++)scc[i]==i&&dfs2(i);cout<<*max_element(f+1,f+1+n);
}

无向图的边双连通性

割边

流程

Tarjan算法求割边的过程，最终求出一个bool数组，叫做 { c u t m } \{cut_m\} {cutm​}，其中$cu{t}_i$表示边$i$是否为割边。

dfs(u)表示目前dfs到了节点$u$，其过程为：

• 访问到以前未被访问的节点$u$

• 计算$df{n}_u,lo{w}_u$

• 枚举$u$的后继$v$

  • 若$v$未被访问：
    递归进$v$：dfs(v)
    更新$lo{w}_u$：low[u]=min(low[u],low[v])
    如果$df{n}_u<lo{w}_v$，那么从$u$走到$v$的这条边是割边。
  • 若$v$已被访问，但是从$u$走到$v$的无向边不是dfs到$u$的边：
    更新$lo{w}_u$：low[u]=min(low[u],dfn[v])

• 返回

我们需要对每个未被访问的点dfs，换句话说需要对无向图的每个连通块都进行一遍Tarjan算法求割边的过程，这样就求出了整张图的割边情况。

写成代码就是：

int h[N+5],to[M*2+5],nxt[M*2+5],tot=1;
由于要判断正反边，因此用链式前向星存边
初始把tot设置为1的话，第一条边的编号就从2开始
这样的话，正边编号^反边编号=1，方便判断bool cut[M*2+5];
void add(int u,int v){nxt[++tot]=h[u];to[h[u]=tot]=v;
}
int dfn[N+5],cnt,low[N+5];int dfs(int u,int pre){if(dfn[u]) return dfn[u];dfn[u]=low[u]=++cnt;for(int i=h[u],v; (v=to[i]); i=nxt[i])if(!dfn[v]) {low[u]=min(low[u],dfs(v,i));cut[i]=dfn[u]<low[v];}else if(i^pre^1)low[u]=min(low[u],dfs(v,i));return low[u];
}
int main(){int n,m;cin>>n>>m;for(int u,v,i=1; i<=m; i++)cin>>u>>v,add(u,v),add(v,u);for(int i=1;i<=n;i++) dfs(i,0);0^1=1，一开始访问i，没有边不能走，因此pre=0
}

Tarjan算法求割边的要点主要有两个：

• $lo{w}_u$更新条件：未被访问/没走反边
• 割边判断条件：$v$第一次被访问，$df{n}_u<lo{w}_v$，则这条边是割边

证明

接下来证明这个算法求割边的正确性。

考虑一个刚刚结束dfs(v)，返回到dfs(u)的主循环的时刻，可以认为是在刚好要if(dfn[u]<low[v])之前。

记$f{a}_x$表示节点$x$在搜索树上的父亲。我们知道有$f{a}_v=u$

追溯值

容易发现，此时$lo{w}_u$的含义是，假设刚刚进入$u$时，从$u$开始至多走一条非树边（并且不走$f{a}_u$到达$u$的那条边）后终止，能够访问到的点的最小时间戳。这可以通过归纳证明。

定理1

若$x$是$y$的祖先，则$lo{w}_x\le lo{w}_y$

定理2

对于点$x$有$fa=f{a}_x$，$x$子树内存在一条路径，不经过$fa$访问到$x$的边，就能到达$x$子树外，是$fa$访问到$x$的边不是割边的充要条件。

证明：
必要性显然。

充分性（其实都挺显然）：
因为从$x$子树内走到了子树外，因此路径上必然存在一条边$(u^{\prime },v^{\prime })$，这条边不是$fa$访问到$u$的边，使得$u^{\prime }$在$x$子树内，$v^{\prime }$在$x$子树外，否则路径上所有点都在$x$子树内，矛盾。

假如说割掉从$fa$访问到$x$的边，由于存在边$(u^{\prime },v^{\prime })$，因此子树内与子树外仍然是连通的，因此$fa$访问到$x$的边不是割边，证毕。

定理3

$df{n}_u<lo{w}_v$是$u$访问到$v$的无向边是割边的充要条件。
（这其实暗含了非树边一定不是桥，因为无向非树边一定在至少一个回路上，而回路上的边一定不是桥。）

根据定义$df{n}_u<lo{w}_v$，是$v$内存在一条路径，不经过$u$访问到$v$的边，能够访问到$v$子树外的点的充要条件，则根据定理2证毕。

因此Tarjan算法求割边的正确性是有保证的。

实现

#include<iostream>
#include<set>
#include<map>
using namespace std;
const int N=150,E=5000;
int h[N+5],to[2*E+5],nxt[2*E+5],tot=1;
void add(int u,int v){nxt[++tot]=h[u];to[h[u]=tot]=v;
}
bool cut[2*E+5];
int dfn[N+5],cnt,low[N+5];
int dfs(int u,int pre){if(dfn[u]) return dfn[u];dfn[u]=low[u]=++cnt;for(int i=h[u],v;(v=to[i]);i=nxt[i])if(!dfn[v]){low[u]=min(low[u],dfs(v,i));cut[i]=dfn[u]<low[v];}else if(i^1^pre)low[u]=min(low[u],dfs(v,i));return low[u];
}
int main(){int n,m;cin>>n>>m;for(int u,v,i=1;i<=m;i++)cin>>u>>v,add(u,v),add(v,u);for(int i=1;i<=n;i++)dfs(i,0);set<pair<int,int>> s;for(int u=1;u<=n;u++)for(int i=h[u],v;(v=to[i]);i=nxt[i])if(cut[i])s.insert({min(u,v),max(u,v)});for(auto&i:s)cout<<i.first<<' '<<i.second<<endl;
}

无向图的边双连通（e-DCC）分量缩点

实现

#include<iostream>
#include<vector>
using namespace std;
const int N=5e5,E=2e6;
int h[N+5],to[2*E+5],nxt[2*E+5],tot=1;
void add(int u,int v){nxt[++tot]=h[u];to[h[u]=tot]=v;
}
bool cut[2*E+5];
int dfn[N+5],low[N+5],cnt;
int dfs1(int u,int pre){if(dfn[u])return dfn[u];dfn[u]=low[u]=++cnt;for(int i=h[u],v;(v=to[i]);i=nxt[i])if(!dfn[v]){low[u]=min(low[u],dfs1(v,i));cut[i]=dfn[u]<low[v];}else if(i^pre^1)low[u]=min(low[u],dfs1(v,i));return low[u]; 
}
vector<int>ans;
bool vis[N+5];
void dfs2(int u){vis[u]=1;ans.push_back(u);for(int i=h[u],v;(v=to[i]);i=nxt[i])if(!cut[i]&&!vis[v])dfs2(v);
}
int main(){int n,m;cin>>n>>m;for(int i=1,u,v;i<=m;i++)cin>>u>>v,add(u,v),add(v,u);for(int i=1;i<=n;i++) dfs1(i,0);for(int u=1;u<=n;u++)for(int i=h[u];i;i=nxt[i])if(cut[i])cut[i^1]=1;int cnt=0;for(int i=1;i<=n;i++) if(!vis[i]) cnt++,dfs2(i);cout<<cnt<<endl;for(auto&i:vis) i=0;for(int i=1;i<=n;i++)if(!vis[i]){ans.resize(0);dfs2(i);cout<<ans.size()<<' ';for(auto&j:ans)cout<<j<<' ';cout<<endl;}
}

无向图的点双连通性

割点

流程

Tarjan算法求割点的过程，最终求出一个bool数组，叫做 { c u t n } \{cut_n\} {cutn​}，其中$cu{t}_i$表示点$i$是否为割点。

dfs(u)表示目前dfs到了节点$u$，其过程为：

• 访问到以前未被访问的节点$u$

• 计算$df{n}_u,lo{w}_u$

• 枚举$u$的后继$v$

  • 若$v$未被访问：
    递归进$v$：dfs(v)
    更新$lo{w}_u$：low[u]=min(low[u],low[v])
    如果$u$不是dfs树的根，$df{n}_u\le lo{w}_v$，那么$u$是割点。
    如果$u$是dfs树的根，那么$u$有两个及以上儿子时，$u$是割点。
  • 若$v$已被访问：
    更新$lo{w}_u$：low[u]=min(low[u],dfn[v])

• 返回

我们需要对每个未被访问的点dfs，换句话说需要对无向图的每个连通块都进行一遍Tarjan算法求割点的过程，这样就求出了整张图的割点情况。

写成代码就是：

vector<int>a[N+5];
int dfn[N+5],low[N+5],cnt;
bool cut[N+5];
int dfs(int u,bool k){if(dfn[u]) return dfn[u];dfn[u]=low[u]=++cnt;for(auto&v:a[u])if(!dfn[v]){low[u]=min(low[u],dfs(v,1));割点判定条件：u不为根时：dfn_u<=low_vu为根时：u至少有两个儿子，可以认为是u至少有两个dfn_u<=low_v的儿子因为u作为根节点，时间戳一定最早因此判定的时候可以把这两个综合起来：if(dfn[u]<=low[v])cut[u]=k,k=1; }else low[u]=min(low[u],dfs(v,1));return low[u];
}
int main(){int n,m;cin>>n>>m;for(int i=1,u,v;i<=m;i++)cin>>u>>v,a[u].push_back(v),a[v].push_back(u);for(int i=1;i<=n;i++) dfs(i,0);
}

Tarjan算法求割点的要点主要有两个：

• $lo{w}_u$更新条件：未被访问
• 割点判定条件：
  $u$不为根：$df{n}_u\le lo{w}_v$
  $u$为根：$u$至少有两个儿子$v$（因为$u$为根，因此它的儿子一定满足$df{n}_u\le lo{w}_v$）

证明

接下来证明Tarjan算法求割点的正确性。

追溯值

容易发现这里追溯值的定义是：从$u$开始，至多走一条非树边后停止（并且回到父亲立即停止），能够访问到的节点对应的最小时间戳。

定理1

当$u$为根节点时，它在dfs树上至少有两个儿子是$u$是割点的充要条件。

证明：
当$u$没有儿子（$u$为孤立点）或者$u$只有一个儿子时，显然$u$不是割点，因此具有必要性。

当$u$有至少两个儿子时，由于dfs的过程，我们知道这两个儿子间一定不存在不经过点$u$的路径，否则在递归进入第一个儿子时，就可以dfs到第二个儿子，这样就把$u$的第二个儿子标记了，$u$就无法再次dfs进入$u$的第二个儿子，矛盾。
因此$u$符合割点的定义，具有充分性。

定理2

当$u$不为根节点时，存在一个儿子$v$满足$df{n}_u\le lo{w}_v$是$u$为割点的充要条件。

根据追溯值的定义显然。
图示，注意尽管我们把返祖边画成了有向边，但是其事实上是无向边：

于是我们就证明了Tarjan算法求割点的正确性。

实现

#include<iostream>
#include<vector>
#include<numeric>
using namespace std;
const int N=2e4;
vector<int>a[N+5];
int dfn[N+5],low[N+5],cnt;
bool cut[N+5];
int dfs(int u,bool k){if(dfn[u]) return dfn[u];dfn[u]=low[u]=++cnt;for(auto&v:a[u])if(!dfn[v]){low[u]=min(low[u],dfs(v,1));if(dfn[u]<=low[v])cut[u]=k,k=1; }else low[u]=min(low[u],dfs(v,1));return low[u];
}
int main(){int n,m;cin>>n>>m;for(int i=1,u,v;i<=m;i++)cin>>u>>v,a[u].push_back(v),a[v].push_back(u);for(int i=1;i<=n;i++) dfs(i,0);cout<<accumulate(cut+1,cut+1+n,0)<<endl;for(int i=1;i<=n;i++)if(cut[i])cout<<i<<' ';
}

无向图的点双连通（v-DCC）分量缩点

流程

求解点双连通分量的过程使用一遍dfs，dfs(u)的过程是：

• 特判掉孤立点
• 访问到以前未被访问的节点$u$
• 计算$df{n}_u,lo{w}_u$
• 把$u$入栈
• 枚举$u$的后继$v$
  • 若$v$未被访问：
    递归进$v$：dfs(v)
    更新$lo{w}_u$：low[u]=min(low[u],low[v])
    若此时满足$df{n}_u\le lo{w}_v$：则此时栈中从栈顶到$v$的点，加上点$u$构成了一个点双连通分量。把栈顶到$v$之间的点全部弹出，并且统计v-DCC。（是否是点双连通分量与$u$是否是根节点无关）
    一般来说此时还要统计割点，方便缩点。
  • 若$v$已被访问：
    更新$lo{w}_u$：low[u]=min(low[u],dfn[v])

然后我们对每个未被访问的点进行dfs，就计算出了全图的SCC情况。

#include<iostream>
#include<vector>
#include<stack>
using namespace std;
const int N=5e5;
vector<int> a[N+5];
int dfn[N+5],low[N+5],cnt;
stack<int>s;
vector<vector<int>>vdcc;
bool cut[N+5];
int dfs(int u,bool k) {if(dfn[u]) return dfn[u];dfn[u]=low[u]=++cnt;s.push(u);for(auto&v:a[u])if(!dfn[v]) {low[u]=min(low[u],dfs(v,1));if(dfn[u]<=low[v]) {cut[u]=k,k=1;先满足dfn[u]<=low[v]，再进入统计点双：int x=vdcc.size();vdcc.push_back({});vdcc[x].push_back(u);u属于点双，但是u不出栈。从栈顶到v出栈：while(s.top()^v)vdcc[x].push_back(s.top()),s.pop();vdcc[x].push_back(s.top()),s.pop();}} elselow[u]=min(low[u],dfs(v,1));if(!k) {特判孤立点int x=vdcc.size();vdcc.push_back({});vdcc[x].push_back(u);}return low[u];
}
int main() {int n,m;cin>>n>>m;for(int u,v,i=1;i<=m;i++){cin>>u>>v;a[u].push_back(v);a[v].push_back(u);}for(int i=1;i<=n;i++) dfs(i,0);
}

Tarjan算法求v-DCC的要点主要有四个：

• 额外维护一个栈
• 特判孤立点
• 当$df{n}_u\le lo{w}_v$时，从栈顶到$v$的节点+$u$构成v-DCC，弹出栈顶到$v$的节点，不弹出$u$
• 其他部分与求解割点一致（例如更新$lo{w}_u$的条件一致）

求出点双连通分量之后我们可以建圆方树：
点双建成方点，枚举一个点双内的所有割点，点双向着割点连接无向边。

证明

证明不易，作者不会。

实现

#include<iostream>
#include<vector>
#include<stack>
using namespace std;
const int N=5e5;
int dfn[N+5],low[N+5],cnt;
stack<int>s;
bool cut[N+5];
vector<int>a[N+5];
vector<vector<int>>vdcc;
int dfs(int u,bool k) {if(dfn[u]) return dfn[u];dfn[u]=low[u]=++cnt;s.push(u);for(auto&v:a[u])if(!dfn[v]) {low[u]=min(low[u],dfs(v,1));if(dfn[u]<=low[v]) {cut[u]=k,k=1;int x=vdcc.size();vdcc.push_back({});vdcc[x].push_back(u);while(s.top()^v)vdcc[x].push_back(s.top()),s.pop();vdcc[x].push_back(s.top()),s.pop();}} elselow[u]=min(low[u],dfs(v,1));if(!k) {int x=vdcc.size();vdcc.push_back({});vdcc[x].push_back(u);}return low[u];
}
int main(){int n,m;cin>>n>>m;for(int u,v,i=1;i<=m;i++)cin>>u>>v,a[u].push_back(v),a[v].push_back(u);for(int i=1;i<=n;i++) dfs(i,0);cout<<vdcc.size()<<endl;for(auto&i:vdcc){cout<<i.size()<<' ';for(auto&j:i)cout<<j<<' ';cout<<endl;}
}

总结

要点

• 强连通性（3）
  • 更新条件：未被访问/仍在栈中
  • 额外维护栈
  • SCC：若$lo{w}_u=df{n}_u$，从$u$到栈顶构成SCC，弹出从$u$到栈顶的节点并标记。
• 边双连通性（3）
  • 更新条件：未被访问/没走反边
  • 割边：若$df{n}_u<lo{w}_v$，则从$u$到$v$走的边是割边
  • e-DCC：不走割边形成的连通块，用两遍dfs求解
• 点双连通性（5）
  • 更新条件：未被访问/无限制
  • 额外维护栈
  • 割点：$u$不为根：$df{n}_u\le lo{w}_v$；$u$为根：$u$至少有两个儿子
  • v-DCC：若$df{n}_u\le lo{w}_v$，则点$u$+栈顶到$v$的点构成v-DCC，弹出从$v$到栈顶的点并标记。
  • v-DCC需要特判孤立点

代码求出：

• 强连通性
  • $scc$数组
• 边双连通性
  • $cut$数组（割边）
• 点双连通性
  • $cut$数组（割点）以及各个点双连通分量。

代码实现

额外维护

• 强连通性
  • 维护栈
• 边双连通性
  • 不维护栈
• 点双连通性
  • 维护栈

缩点

• 强连通性
  • 一遍dfs
• 边双连通性
  • 两遍dfs
• 点双连通性
  • 一遍dfs

基础实现

Tarjan基础模板：

int dfs(int u) {if(dfn[u]) return dfn[u];dfn[u]=low[u]=++cnt;for(v)if(!dfn[v]) {low[u]=min(low[u],dfs(v));} else if(更新条件) low[u]=min(low[u],dfs(v));return low[u];
}

更新条件：

• 强连通性
  • 仍在栈中：vis[v]
• 边双连通性
  • 未走反边：pre!=i^1
• 点双连通性
  • 无限制：true

强连通性

判断时机：离开节点时判断SCC

int dfs(int u) {if(dfn[u]) return dfn[u];dfn[u]=low[u]=++cnt;s.push(u);vis[u]=1;for(auto&v:a[u])if(!dfn[v]||vis[v])low[u]=min(low[u],dfs(v));返回前判断：if(dfn[u]==low[u]) {while(s.top()^u)scc[s.top()]=u,vis[s.top()]=0,s.pop();scc[s.top()]=u,vis[s.top()]=0,s.pop();}return low[u];
}

双连通性

判断时机：回到节点时判断割点/割边
进入割点的if语句之后记录点双连通分量。（此时不一定是割点，但一定是点双）
点双要特判孤立点。

int dfs(int u,...) {if(dfn[u]) return dfn[u];dfn[u]=low[u]=++cnt;s.push(u);for(auto&v:a[u])if(!dfn[v]) {low[u]=min(low[u],dfs(v,1));if(割点/割边判断条件) {记录割点/割边记录点双连通分量}} else if()low[u]=min(low[u],dfs(v,1));return low[u];
}

边双连通

int dfs1(int u,int pre){if(dfn[u]) return dfn[u];dfn[u]=low[u]=++cnt;for(int i=h[u],v;(v=to[i]);i=nxt[i])if(!dfn[v])low[u]=min(low[u],dfs1(v,i)),cut[i]=dfn[u]<low[v]; else if(i^pre^1)low[u]=min(low[u],dfs1(v,i));return low[u];
}
vector<int> ans;
bool vis[N+5];
void dfs2(int u){vis[u]=1;ans.push_back(u);for(int i=h[u],v;(v=to[i]);i=nxt[i])if(!vis[v]&&!cut[i])dfs2(v);
}
main():dfs1for(int u=1;u<=n;u++)for(int i=h[u];i;i=nxt[i])if(cut[i])cut[i^1]=1;dfs2

点双连通

一遍顶两遍？（雾）

int dfs(int u,bool k) {if(dfn[u]) return dfn[u];dfn[u]=low[u]=++cnt;s.push(u);for(auto&v:a[u])if(!dfn[v]) {low[u]=min(low[u],dfs(v,1));if(dfn[u]<=low[v]) {cut[u]=k,k=1;int x=ans.size();ans.push_back({});ans[x].push_back(u);while(s.top()^v)ans[x].push_back(s.top()),s.pop();ans[x].push_back(s.top()),s.pop();}} elselow[u]=min(low[u],dfs(v,1));if(!k) {int x=ans.size();ans.push_back({});ans[x].push_back(u);}return low[u];
}

后记

求解图连通性的算法有很多种。
例如求解SCC的Kosaraju 算法，Garbow 算法。
求解割边/割点/点双/边双也有其他线性时间复杂度的做法。

于是皆大欢喜。