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1、强连通分量有向图强连通分量的Tarjan算法[有向图强连通分量]在有向图G中，如果两个顶点间至少存在一条路径，称两个顶点强连通(stronglyconnected)。如果有向图G的每两个顶点都强连通，称G是一个强连通图。非强连通图有向图的极大强连通子图，称为强连通分量(stronglyconnectedcomponents)。下图中，子图{1,2,3,4}为一个强连通分量，因为顶点1,2,3,4两两可达。{5},{6}也分别是两个强连通分量。直接根据定义，用双向遍历取交集的方法求强连通分量，时间复杂度为O(
2、N^2+M)。更好的方法是Kosaraju算法或Tarjan算法，两者的时间复杂度都是O(N+M)。本文介绍的是Tarjan算法。[Tarjan算法]Tarjan算法是基于对图深度优先搜索的算法，每个强连通分量为搜索树中的一棵子树。搜索时，把当前搜索树中未处理的节点加入一个堆栈，回溯时可以判断栈顶到栈中的节点是否为一个强连通分量。定义DFN(u)为节点u搜索的次序编号(时间戳)，Low(u)为u或u的子树能够追溯到的最早的栈中节点的次序号。由定义可以得出，Low(u)=Min{DFN(u),Low(v),(
3、u,v)为树枝边，u为v的父节点DFN(v),(u,v)为指向栈中节点的后向边(非横叉边)}当DFN(u)=Low(u)时，以u为根的搜索子树上所有节点是一个强连通分量。算法伪代码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foreach(u,v)inE//枚举每一条边if(visnotvisted)//如果节点v未被访问过tarjan(v)//继续向下找Low[u]=min(Low[u],Low[v])el
4、seif(vinS)//如果节点v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repeatv=S.pop//v退栈，为强连通分量中一个顶点printvuntil(u==v)}算法流程演示从节点1开始DFS，把遍历到的节点加入栈中。搜索到节点u=6时，DFN[6]=LOW[6]，找到了一个强连通分量。退栈到u=v为止，{6}为一个强连通分量。返回节点5，发现DFN[5]=LOW[5]，退栈后{5}为一个强连通分量。返回节点3，继续
5、搜索到节点4，把4加入堆栈。发现节点4向节点1有后向边，节点1还在栈中，所以LOW[4]=1。节点6已经出栈，(4,6)是横叉边，返回3，(3,4)为树枝边，所以LOW[3]=LOW[4]=1。继续回到节点1，最后访问节点2。访问边(2,4)，4还在栈中，所以LOW[2]=DFN[4]=5。返回1后，发现DFN[1]=LOW[1]，把栈中节点全部取出，组成一个连通分量{1,3,4,2}。至此，算法结束。经过该算法，求出了图中全部的三个强连通分量{1,3,4,2},{5},{6}。可以发现，运行Tarjan算
6、法的过程中，每个顶点都被访问了一次，且只进出了一次堆栈，每条边也只被访问了一次，所以该算法的时间复杂度为O(N+M)。求有向图的强连通分量还有一个强有力的算法，为Kosaraju算法。Kosaraju是基于对有向图及其逆图两次DFS的方法，其时间复杂度也是O(N+M)。与Trajan算法相比，Kosaraju算法可能会稍微更直观一些。但是Tarjan只用对原图进行一次DFS，不用建立逆图，更简洁。在实际的测试中，Tarjan算法的运行效率也比Kosaraju算法高30%左右。此外，该Tarjan算法与求无向
7、图的双连通分量(割点、桥)的Tarjan算法也有着很深的联系。学习该Tarjan算法，也有助于深入理解求双连通分量的Tarjan算法，两者可以类比、组合理解。求有向图的强连通分量的Tarjan算法是以其发明者RobertTarjan命名的。RobertTarjan还发明了求双连通分量的Tarjan算法，以及求最近公共祖先的离线Tarjan算法，在此对Tarjan表示崇高的敬意。tarjan算法的C++程序voidtarjan(inti){intj;DFN[i]=LOW[i]=++Dindex;instack
8、[i]=true;Stap[++Stop]=i;for(edge*e=V[i];e;e=e->next){j=e->t;if(!DFN[j]){tarjan(j);if(LOW[j]
