连通图的割点、割边(桥)、块、缩点，有向图的强连通分量 

 【本文摘选自百度文库】

一、基本概念

无向图

割点：删掉它之后(删掉所有跟它相连的边)，图必然会分裂成两个或两个以上的子图。

块：没有割点的连通子图

割边：删掉一条边后，图必然会分裂成两个或两个以上的子图，又称桥。

缩点：把没有割边的连通子图缩为一个点，此时满足任意两点间都有两条路径相互可达。

求块跟求缩点非常相似，很容易搞混，但本质上完全不同。割点可以存在多个块中(假如存在k个块中)，最终该点与其他点形成k个块，对无割边的连通子图进行缩点后(假设为k个)，新图便变为一棵k个点由k-1条割边连接成的树，倘若其中有一条边不是割边，则它必可与其他割边形成一个环，而能继续进行缩点。

有割点的图不一定有割边，如：

       

3是割点，分别与(1,2)和(4,5)形成两个无割点的块 

 有割边的图也不定有割点,如： 

       

 w(1,2)为割边，

有向图

强连通分量：有向图中任意两点相互可达的连通子图，其实也相当于无向图中的缩点

二、算法

无向图

借助两个辅助数组dfn[],low[]进行DFS便可找到无向图的割点和割边，用一个栈st[]维护记录块和“缩点”后连通子图中所有的点。

dfn[i]表示DFS过程中到达点i的时间，low[i]表示能通过其他边回到其祖先的最早时间。low[i]=min(low[i],dfn[son[i]])

设 v,u之间有边w(v,u)，从v->u：

   如果low[u]>=dfn[v],说明v的儿子u不能通过其他边到达v的祖先，此时如果拿掉v,则必定把v的祖先和v的儿子u，及它的子孙分开，于是v便是一个割点，v和它的子孙形成一个块。

    如果low[u]>dfn[v]时，则说明u不仅不能到达v的祖先，连v也不能通过另外一条边直接到达，从而它们之间的边w(v,u)便是割边，求割边的时候有一个重边的问题要视情况处理，如果v,u之间有两条无向边，需要仍视为割边的话，则在DFS的时候加一个变量记录它的父亲,下一步遇到父结点时不扩展回去，从而第二条无向重边不会被遍历而导致low[u]==dfn[v] ,而在另外一些问题中，比如电线连接两台设备A,B 如果它们之间有两根电线，则应该视为是双连通的，因为任何一条电线出问题都不会破坏A和B之间的连通性，这个时候，我们可以用一个used[]数组标记边的id,DFS时会把一条无向边拆成两条有向边进行遍历,但我们给它们俩同一个id号，在开始遍历v->u前检查它的id是否在上一次u->v时被标记，这样如果两点之间有多条边时，每次遍历都只标记其中一条，还可以通过其他边回去，形成第二条新的路

   求割点的时候，维护一个栈st 每遍历到一个顶点v则把它放进去，对它的子孙u如果dfn[u]为0，则表示还没有遍历到则先DFS(u),之后再判断low[u]和dfn[v]，如果low[u]>=dfn[v],则把栈中从栈顶到v这一系列元素弹出，这些点与v形成一个块，如果u的子孙x也是一个割点，这样做会不会错把它们和v，u放在一起形成一个块呢，这种情况是不会发生的，如果发现x是一个割点，则DFS到x那一步后栈早就把属于x的子孙弹出来了，而只剩下v,u的子孙，它们之间不存在割点，否则在回溯到v之前也早就提前出栈了！画一个图照着代码模拟一下可以方便理解。

   求割边也是一样的。

有向图

有向图强连通分量的算法有两个，一个是Kosaraju,另一个是Tarjan，前者需要两次DFS，代码量偏大但容易理解，后者只需要一次DFS和维护一个栈便可以，实现简单

 

强连通分量 Kosaraju PK Tarjan

Kosaraju算法

对每个不在树中的点开始DFS一次，并记录离开各点的时间，这里是离开的时间，而不是到达时的，比如有图1->2 2->3 则1,2,3分别对应的时间是3 2 1,因为3没有出边，所以最先离开，其次是2,最后是1,

DFS后，在同一棵树中的点，如果dfn[v]>dfn[u]则说明点从v有可能到达u,而这棵树中的dfn[]最大的点，肯定可以到达每个点，从而在原图的逆图中，每次都选没有访问过的最大的dfn值开始DFS,如果可达点x 则说明它们是强连通的

void DFS_T(int u){    int i,v;    if(used[u])return ;    used[u]=1;id[u]=scc;    for(i=q[u];i!=-1;i=Tedge[i].pre)    {        v=Tedge[i].d;        if(!used[v])DFS_T(v);    }}void DFS(int v){    int i,u;    if(used[v])return ;    used[v]=1;    for(i=p[v];i!=-1;i=edge[i].pre)    {        u=edge[i].d;        if(!used[u])DFS(u);    }    order[++num]=v;}int Kosaraju(){    int i,j,k,v,u;    memset(used,0,sizeof(used));num=0;    for(i=1;i<=n;++i)if(!used[i])DFS(i);    memset(used,0,sizeof(used));    memset(id,0,sizeof(id));scc=0;    for(i=num;i>=1;--i)if(!used[order[i]])scc++,DFS_T(order[i]);}

Tarjan算法

dfn[v]记录到达点v的时间，跟上面的离开不同，low[v]表示通过它的子结点可以到达的所有点中时间最小值，即low[i]=min(low[i],low[u]),u为v的了孙，初始化时low[v]=dfn[u]。如果low[v]比dfn[v]小，说明v可以通过它的子结点u,u1,u2...到达它的祖先v',则存在环，这个环上所有的点组成的子图便是一个强连通分量。换一个角度看，如果当low[v]==dfn[v]时，则它的子树中所有low[u]==dfn[v]的点都与v构成一个环，维护一个栈，DFS过程中，每遍历一个点则把它放入栈中，当发现low[v]==dfn[v]则依次把栈里的元素都弹出来，当栈顶元素为v时结束，这些点便构成一个以v为树根的强连通分量。

仍以上图为例，首先遍历点1,并dfn[1]=low[1]=++num, num表示按先后访问时间编号 ,同时1入栈

a.从3深入 dfn[3]=low[3]=2; 3入栈

b.从3到5 dfn[5]=low[5]=3; 5入栈

c.从5到6 dfn[6]=low[6]=4; 6入栈

d.发现6没有子结点可走，这时判断dfn[6]==low[6],于是开始弹栈，当遇到6时则break,即共弹出一个元素，于是6便是一个强连通分量

e.回溯至5,同样判断和弹栈，发现5也是一个强连通分量

f.再回溯至3,发现有边3->4，dfn[4]=low[4]=5,4入栈

g.4有边到1,由于1已经在栈里面，所以用dfn[1]更新low[4] 即low[4]=min(low[4],dfn[1])=1

h.回溯更新4的父亲3的low值 low[3]=min(low[3],low[4])=1

i.再回溯至1,发现有边1->2 继续深度遍历，2入栈,发现它的子结点4已经在栈中，直接更新low[2]=min(low[2],dfn[4]);

j.回溯至1,从而1所有出发的边都走了一遍，这时再比较low[1]与dfn[1]，发现相等，于是开始弹栈，找到2,4,3,1这四个元素，构成一个连通分量。

void Tarjan(int v){    dfn[v]=low[v]=++num;    used[v]=1;     st[++numSt]=v;    for(int i=p[v];i!=-1;i=edge[i].pre){        int u(edge[i].d);        if(!dfn[u])//还没有标号的点        {            Tarjan(u);//先遍历它的子结点            GetMin(low[v],low[u]);//用子结点更新当前点的low值        }        else if(used[u]&&GetMin(low[v],dfn[u]));     }    if(dfn[v]==low[v]){        scc++;        while(1){             int u(st[numSt--]);             id[u]=scc;            used[u]=0;            if(v==u)break;        }    }}int main(){for(int i=1;i<=n;++i)if(!dfn[i])Tarjan(i);}

这里有一个疑问，为什么当发现一个点v的子结点u已经在栈中时用dfn[u]来更新low[v],而不是用low[u],感觉好象两个都可以用，因为只要保证low[v]尽可能变小就行了，

三、代码实现

割点和块 

求割点的时候由于不知道最开始选的树根是不是只有一个儿子，这样在DFS过来中不会满足low[u]>=dfn[v]而判为割点，但有两个或两个以上儿子的根肯定也是一个割点，所以要特判！

void CutBlock(int v){    dfn[v]=low[v]=++cnt;    st[++top]=v;    for(int i=p[v];i!=-1;i=edge[i].pre){        int u(edge[i].d);        if(dfn[u]==0){            CutBlock(u);            GetMin(low[v],low[u]);            if(low[u]>=dfn[v]){ //V是一个割点                block[0]=0;                while (true) {                    block[++block[0]]=st[top];                    if (st[top--] == u) //只能弹到u为止，v还可以在其他块中                        break;                 }                block[++block[0]]=v;//割点属于多个块，一定要补进去                Count(block);            }        }        else GetMin(low[v],dfn[u]);    }}

割边和缩点

<span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">void CutEdge(int v,int fa){</span>

    dfn[v]=low[v]=++cnt;    st[++top]=v;    for(int i=p[v];i!=-1;i=edge[i].pre){        int u(edge[i].d);        if(u==fa)continue;        if(!dfn[u]){            CutEdge(u,v);            GetMin(low[v],low[u]);            if(low[u]>dfn[v]){//边v->u为一条割边                cutE[++numE]=E(v,u);                // 将u及与它形成的连通分量的所有点存起来                ++numB;                while(1){                    id[st[top]]=numB;                    if(st[top--]==u)break;                }            }        }        else GetMin(low[v],dfn[u]);    }}

有向图强连通分量

void Tarjan(int v){    dfn[v]=low[v]=++num;    used[v]=1;     st[++numSt]=v;    for(int i=p[v];i!=-1;i=edge[i].pre){        int u(edge[i].d);        if(!dfn[u])//还没有标号的点        {            Tarjan(u);//先遍历它的子结点            GetMin(low[v],low[u]);//用子结点更新当前点的low值        }        else if(used[u]&&GetMin(low[v],dfn[u]));     }    if(dfn[v]==low[v]){        scc++;        while(1){             int u(st[numSt--]);             id[u]=scc;            used[u]=0;            if(v==u)break;        }    }

}

这里需要注意一个地方，上面标记为紫色的那行代码，相比上面两个代码，这里加了一个used[]判断点是否在栈中，为什么前面的不要，而这里需要呢，举个例子

根据dfn可以看出搜索的顺序是1->2->5->6形成一个强连通分量(2,5,6)，于是开始退栈,回溯到1从3出发到达4,此时如果直接用dfn[2]更新low[4]的话，会得到low[4]=2,变小后而与dfn[4]不再相等，不能退栈，这与最后的4形成一个单独强连通分量是不符合的，所以，不在栈中的点，不能用来更新当前点的low[]值，为什么无向图不用标记呢，那时因为，边是无向的，有边从4->2同时也必有边2->4由于2之前被标记过，而遍历到当前结点4又不是通过w(2,4)这条边过来的，则必还存在另一条路径可以使2和4是相通的，(即图中的4-3-1-2),从而2,4是双连通的。

其实以上三个算法都源于Tarjan，只是根据dfn[]和low[]判断条件不同而得到不同的结果，无限Orz Trajan ！！！

于是，顺便总结一下LCA的离线算法

离线是指把所有的问题都存起来，类似邻接表的形式，能根据点v找到它关的点u,处理完后一次性回答所有的答案。

DFS到v时，用used[]标记为已访问，下面分两部分完成

1、在Q个查询中对所有与v相关连的ui,uj,uk,如果检查发现used[]为真，则说明它们的最近公共祖先为ui当前能往上最大程度找到的祖先，这个可借助并查集实现，记录结果用以后面输出。

2、对v所有子结点u(不同于上面的u),进行DFS() ，DFS结束后，设置u的父亲为v，即fa[u]=v；

时间复杂度为O(m+Q )，Q为查询的总数，dist[]记录根到当前点的距离，如果最后要求任意两点v和u之间的距离，则为dist[v]+dist[u]-2*dist[lca(v,u)]

void LcaTarjan(int v){    used[v]=1;    fa[v]=v;    for(int i=q[v];i!=-1;i=e[i].pre){ //对跟v相关每个问题，尝试进行回答        int u(e[i].d),id(e[i].id);        if(used[u])ans[id]=Find(u);    }    for(int i=p[v];i!=-1;i=edge[i].pre){        int u(edge[i].d),w(edge[i].w);        if(!used[u]){            dist[u]=dist[v]+w;            LcaTarjan(u);            fa[u]=v;        }    }}

四、例题

pku1523>> 

先求割点，第二问其实就是求块，一个割点存在k个块中，删掉后，便形成k个子图

pku2942>> 

求块后，对每块有：如果存在奇圈，则可以分开开会，否则全T掉，判断奇圈可以用DFS二分染色的方法，当前点染为白色，它所有相邻点染为黑色，如果最后发现某条边两个端点同色，则存在奇圈。

pku3694>> 

求割边后，并标记，这时新图形成一棵树，但并不需要缩点，否则反而不好处理，每加一条边w(v,u)进去，必会形成一个圈，剩下的问题但是如何找圈，事先求出v,u的最小公共祖先，加入边w(v,u)后，则这个圈的一部分便是从v到lca(v,u)之间的树边，另一部分是u到lca(v,u)之间的树边，由于一个图中割边的总条数不会超过n，所以可用割边关联的两个顶点中的一个来记录它的位置，这样在沿v或u向lca(v,u)往上找时，快速判断它与它父亲之间相连的边是否为割边，是的话ans-- 并标记为非，因为w(v,u)的加入形成了环，环中原来所有的割边都会变成非割边。用fa[v]表示v的父亲，set[v]表示v的祖先，虽然初始都表示v的父亲，但在LCA时要区分使用，一个只记录它的直接父亲，另一个并查集时压缩路径会改变。

pku 3352>> pku3177>> 

求割边，缩点后，形成一棵树，统计度为1的点个数t，需要连的边数则为(t+1)/2 ,pku3177只是多了重边处理，方法见上。 

hdu3394>> 求块，如果一个块的顶点数等于边数，则这个块只有一个环，如果边数大于点数，则必有多个环，容易知道在一个K环的块中，每条边也必属于K个环,这样可以计算出在一个环和多个环里的边总数，剩下的便是不在环中的边。

hdu 3394 Railway 无向图求块

2010-06-02 22:07

hdu 3394 >>

求在0个环、1个环、多个环里的边的条数

问题转化为无向图求块，即缩块。块是不存在割点的连通子图，如果一个块的顶点数等于边数，则这个块只有一个环，如果边数大于点数，则必有多个环，容易知道在一个K环的块中，每条边也必属于K个环,这样可以计算出在一个环和多个环里的边总数，剩下的便是不在环中的边。

#define arr         10010#define brr         500010 struct Edge{    int d,pre;    Edge(){}    Edge(int d1,int pre1):d(d1),pre(pre1){}}edge[brr];int p[arr];int pn;int dfn[arr];int low[arr];bool used[arr];int cnt;int block[arr];int n,m;int none,one,two;int st[arr];int top;int fa[arr]; void Insert(int v,int u){    edge[++pn]=Edge(u,p[v]);p[v]=pn;    edge[++pn]=Edge(v,p[u]);p[u]=pn;}void Count(int* block){    FF(i,block[0])used[block[i]]=1;    int sum(0);    FF(i,block[0]){        int v(block[i]);        for(int j=p[v];j!=-1;j=edge[j].pre){            int u(edge[j].d);            if(used[u])sum++;         }     }     sum/=2;     if(sum==block[0])//点和边总数一样多，刚好一个环        one+=sum;    else if(sum>block[0])//边比点多，存在多个环        two+=sum;    else none+=sum;     FF(i,block[0])used[block[i]]=0;}void DFS(int v){    dfn[v]=low[v]=++cnt;    st[top++]=v;     for(int i=p[v];i!=-1;i=edge[i].pre){        int u(edge[i].d);        if(dfn[u]==0){            fa[u]=v;            DFS(u);            GetMin(low[v],low[u]);            if(low[u]>=dfn[v]){                block[0]=0;                 while (true) {                    block[++block[0]]=st[top-1];                     if (st[--top] == u)                        break;                }                 block[++block[0]]=v;                 Count(block);            }        }        else if(u!=fa[v]) GetMin(low[v],dfn[u]);     } }void Work(){    clr(dfn,0);clr(low,0);    clr(used,0);    cnt=none=one=two=top=0;    FF(i,n){        if(dfn[i]==0)DFS(i);    }    printf("%d %d\n",none,two);}int main(){     while(scanf("%d%d",&n,&m)!=EOF){        if(n+m==0)break;        clr(p,-1);pn=0;        FF(i,m){            int v,u;            scanf("%d%d",&v,&u);            v+=1;u+=1;            Insert(v,u);        }         Work();     }    return 0;}

 

二、算法

无向图

借助两个辅助数组dfn[],low[]进行DFS便可找到无向图的割点和割边，用一个栈st[]维护记录块和“缩点”后连通子图中所有的点。

dfn[i]表示DFS过程中到达点i的时间，low[i]表示能通过其他边回到其祖先的最早时间。low[i]=min(low[i],dfn[son[i]])

设 v,u之间有边w(v,u)，从v->u：

   如果low[u]>=dfn[v],说明v的儿子u不能通过其他边到达v的祖先，此时如果拿掉v,则必定把v的祖先和v的儿子u，及它的子孙分开，于是v便是一个割点，v和它的子孙形成一个块。

    如果low[u]>dfn[v]时，则说明u不仅不能到达v的祖先，连v也不能通过另外一条边直接到达，从而它们之间的边w(v,u)便是割边，求割边的时候有一个重边的问题要视情况处理，如果v,u之间有两条无向边，需要仍视为割边的话，则在DFS的时候加一个变量记录它的父亲,下一步遇到父结点时不扩展回去，从而第二条无向重边不会被遍历而导致low[u]==dfn[v] ,而在另外一些问题中，比如电线连接两台设备A,B 如果它们之间有两根电线，则应该视为是双连通的，因为任何一条电线出问题都不会破坏A和B之间的连通性，这个时候，我们可以用一个used[]数组标记边的id,DFS时会把一条无向边拆成两条有向边进行遍历,但我们给它们俩同一个id号，在开始遍历v->u前检查它的id是否在上一次u->v时被标记，这样如果两点之间有多条边时，每次遍历都只标记其中一条，还可以通过其他边回去，形成第二条新的路

   求割点的时候，维护一个栈st 每遍历到一个顶点v则把它放进去，对它的子孙u如果dfn[u]为0，则表示还没有遍历到则先DFS(u),之后再判断low[u]和dfn[v]，如果low[u]>=dfn[v],则把栈中从栈顶到v这一系列元素弹出，这些点与v形成一个块，如果u的子孙x也是一个割点，这样做会不会错把它们和v，u放在一起形成一个块呢，这种情况是不会发生的，如果发现x是一个割点，则DFS到x那一步后栈早就把属于x的子孙弹出来了，而只剩下v,u的子孙，它们之间不存在割点，否则在回溯到v之前也早就提前出栈了！画一个图照着代码模拟一下可以方便理解。

   求割边也是一样的。

有向图

有向图强连通分量的算法有两个，一个是Kosaraju,另一个是Tarjan，前者需要两次DFS，代码量偏大但容易理解，后者只需要一次DFS和维护一个栈便可以，实现简单

 

强连通分量 Kosaraju PK Tarjan

2010-04-22 16:23

Kosaraju算法

对每个不在树中的点开始DFS一次，并记录离开各点的时间，这里是离开的时间，而不是到达时的，比如有图1->2 2->3 则1,2,3分别对应的时间是3 2 1,因为3没有出边，所以最先离开，其次是2,最后是1,

DFS后，在同一棵树中的点，如果dfn[v]>dfn[u]则说明点从v有可能到达u,而这棵树中的dfn[]最大的点，肯定可以到达每个点，从而在原图的逆图中，每次都选没有访问过的最大的dfn值开始DFS,如果可达点x 则说明它们是强连通的

void DFS_T(int u){    int i,v;    if(used[u])return ;    used[u]=1;id[u]=scc;    for(i=q[u];i!=-1;i=Tedge[i].pre)    {        v=Tedge[i].d;        if(!used[v])DFS_T(v);    }}void DFS(int v){    int i,u;    if(used[v])return ;    used[v]=1;    for(i=p[v];i!=-1;i=edge[i].pre)    {        u=edge[i].d;        if(!used[u])DFS(u);    }    order[++num]=v;}int Kosaraju(){    int i,j,k,v,u;    memset(used,0,sizeof(used));num=0;    for(i=1;i<=n;++i)if(!used[i])DFS(i);    memset(used,0,sizeof(used));    memset(id,0,sizeof(id));scc=0;    for(i=num;i>=1;--i)if(!used[order[i]])scc++,DFS_T(order[i]);}

Tarjan算法

dfn[v]记录到达点v的时间，跟上面的离开不同，low[v]表示通过它的子结点可以到达的所有点中时间最小值，即low[i]=min(low[i],low[u]),u为v的了孙，初始化时low[v]=dfn[u]。如果low[v]比dfn[v]小，说明v可以通过它的子结点u,u1,u2...到达它的祖先v',则存在环，这个环上所有的点组成的子图便是一个强连通分量。换一个角度看，如果当low[v]==dfn[v]时，则它的子树中所有low[u]==dfn[v]的点都与v构成一个环，维护一个栈，DFS过程中，每遍历一个点则把它放入栈中，当发现low[v]==dfn[v]则依次把栈里的元素都弹出来，当栈顶元素为v时结束，这些点便构成一个以v为树根的强连通分量。

仍以上图为例，首先遍历点1,并dfn[1]=low[1]=++num, num表示按先后访问时间编号 ,同时1入栈

a.从3深入 dfn[3]=low[3]=2; 3入栈

b.从3到5 dfn[5]=low[5]=3; 5入栈

c.从5到6 dfn[6]=low[6]=4; 6入栈

d.发现6没有子结点可走，这时判断dfn[6]==low[6],于是开始弹栈，当遇到6时则break,即共弹出一个元素，于是6便是一个强连通分量

e.回溯至5,同样判断和弹栈，发现5也是一个强连通分量

f.再回溯至3,发现有边3->4，dfn[4]=low[4]=5,4入栈

g.4有边到1,由于1已经在栈里面，所以用dfn[1]更新low[4] 即low[4]=min(low[4],dfn[1])=1

h.回溯更新4的父亲3的low值 low[3]=min(low[3],low[4])=1

i.再回溯至1,发现有边1->2 继续深度遍历，2入栈,发现它的子结点4已经在栈中，直接更新low[2]=min(low[2],dfn[4]);

j.回溯至1,从而1所有出发的边都走了一遍，这时再比较low[1]与dfn[1]，发现相等，于是开始弹栈，找到2,4,3,1这四个元素，构成一个连通分量。

void Tarjan(int v){    dfn[v]=low[v]=++num;    used[v]=1;     st[++numSt]=v;    for(int i=p[v];i!=-1;i=edge[i].pre){        int u(edge[i].d);        if(!dfn[u])//还没有标号的点        {            Tarjan(u);//先遍历它的子结点            GetMin(low[v],low[u]);//用子结点更新当前点的low值        }        else if(used[u]&&GetMin(low[v],dfn[u]));     }    if(dfn[v]==low[v]){        scc++;        while(1){             int u(st[numSt--]);             id[u]=scc;            used[u]=0;            if(v==u)break;        }    }}int main(){for(int i=1;i<=n;++i)if(!dfn[i])Tarjan(i);}

这里有一个疑问，为什么当发现一个点v的子结点u已经在栈中时用dfn[u]来更新low[v],而不是用low[u],感觉好象两个都可以用，因为只要保证low[v]尽可能变小就行了，

 

三、代码实现

割点和块 

求割点的时候由于不知道最开始选的树根是不是只有一个儿子，这样在DFS过来中不会满足low[u]>=dfn[v]而判为割点，但有两个或两个以上儿子的根肯定也是一个割点，所以要特判！

void CutBlock(int v){    dfn[v]=low[v]=++cnt;    st[++top]=v;    for(int i=p[v];i!=-1;i=edge[i].pre){        int u(edge[i].d);        if(dfn[u]==0){            CutBlock(u);            GetMin(low[v],low[u]);            if(low[u]>=dfn[v]){ //V是一个割点                block[0]=0;                while (true) {                    block[++block[0]]=st[top];                    if (st[top--] == u) //只能弹到u为止，v还可以在其他块中                        break;                 }                block[++block[0]]=v;//割点属于多个块，一定要补进去                Count(block);            }        }        else GetMin(low[v],dfn[u]);    }}

割边和缩点

void CutEdge(int v,int fa){    dfn[v]=low[v]=++cnt;    st[++top]=v;    for(int i=p[v];i!=-1;i=edge[i].pre){        int u(edge[i].d);        if(u==fa)continue;        if(!dfn[u]){            CutEdge(u,v);            GetMin(low[v],low[u]);            if(low[u]>dfn[v]){//边v->u为一条割边                cutE[++numE]=E(v,u);                // 将u及与它形成的连通分量的所有点存起来                ++numB;                while(1){                    id[st[top]]=numB;                    if(st[top--]==u)break;                }            }        }        else GetMin(low[v],dfn[u]);    }}

有向图强连通分量

<span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">void Tarjan(int v){</span>

    dfn[v]=low[v]=++num;    used[v]=1;     st[++numSt]=v;    for(int i=p[v];i!=-1;i=edge[i].pre){        int u(edge[i].d);        if(!dfn[u])//还没有标号的点        {            Tarjan(u);//先遍历它的子结点            GetMin(low[v],low[u]);//用子结点更新当前点的low值        }        else if(used[u]&&GetMin(low[v],dfn[u]));     }    if(dfn[v]==low[v]){        scc++;        while(1){             int u(st[numSt--]);             id[u]=scc;            used[u]=0;            if(v==u)break;        }    }}

这里需要注意一个地方，上面标记为紫色的那行代码，相比上面两个代码，这里加了一个used[]判断点是否在栈中，为什么前面的不要，而这里需要呢，举个例子

根据dfn可以看出搜索的顺序是1->2->5->6形成一个强连通分量(2,5,6)，于是开始退栈,回溯到1从3出发到达4,此时如果直接用dfn[2]更新low[4]的话，会得到low[4]=2,变小后而与dfn[4]不再相等，不能退栈，这与最后的4形成一个单独强连通分量是不符合的，所以，不在栈中的点，不能用来更新当前点的low[]值，为什么无向图不用标记呢，那时因为，边是无向的，有边从4->2同时也必有边2->4由于2之前被标记过，而遍历到当前结点4又不是通过w(2,4)这条边过来的，则必还存在另一条路径可以使2和4是相通的，(即图中的4-3-1-2),从而2,4是双连通的。

其实以上三个算法都源于Tarjan，只是根据dfn[]和low[]判断条件不同而得到不同的结果，无限Orz Trajan ！！！

于是，顺便总结一下LCA的离线算法

离线是指把所有的问题都存起来，类似邻接表的形式，能根据点v找到它关的点u,处理完后一次性回答所有的答案。

DFS到v时，用used[]标记为已访问，下面分两部分完成

1、在Q个查询中对所有与v相关连的ui,uj,uk,如果检查发现used[]为真，则说明它们的最近公共祖先为ui当前能往上最大程度找到的祖先，这个可借助并查集实现，记录结果用以后面输出。

2、对v所有子结点u(不同于上面的u),进行DFS() ，DFS结束后，设置u的父亲为v，即fa[u]=v；

时间复杂度为O(m+Q )，Q为查询的总数，dist[]记录根到当前点的距离，如果最后要求任意两点v和u之间的距离，则为dist[v]+dist[u]-2*dist[lca(v,u)]

void LcaTarjan(int v){    used[v]=1;    fa[v]=v;    for(int i=q[v];i!=-1;i=e[i].pre){ //对跟v相关每个问题，尝试进行回答        int u(e[i].d),id(e[i].id);        if(used[u])ans[id]=Find(u);    }    for(int i=p[v];i!=-1;i=edge[i].pre){        int u(edge[i].d),w(edge[i].w);        if(!used[u]){            dist[u]=dist[v]+w;            LcaTarjan(u);            fa[u]=v;        }    }}

四、例题

pku1523>> 

先求割点，第二问其实就是求块，一个割点存在k个块中，删掉后，便形成k个子图

pku2942>> 

求块后，对每块有：如果存在奇圈，则可以分开开会，否则全T掉，判断奇圈可以用DFS二分染色的方法，当前点染为白色，它所有相邻点染为黑色，如果最后发现某条边两个端点同色，则存在奇圈。

pku3694>> 

求割边后，并标记，这时新图形成一棵树，但并不需要缩点，否则反而不好处理，每加一条边w(v,u)进去，必会形成一个圈，剩下的问题但是如何找圈，事先求出v,u的最小公共祖先，加入边w(v,u)后，则这个圈的一部分便是从v到lca(v,u)之间的树边，另一部分是u到lca(v,u)之间的树边，由于一个图中割边的总条数不会超过n，所以可用割边关联的两个顶点中的一个来记录它的位置，这样在沿v或u向lca(v,u)往上找时，快速判断它与它父亲之间相连的边是否为割边，是的话ans-- 并标记为非，因为w(v,u)的加入形成了环，环中原来所有的割边都会变成非割边。用fa[v]表示v的父亲，set[v]表示v的祖先，虽然初始都表示v的父亲，但在LCA时要区分使用，一个只记录它的直接父亲，另一个并查集时压缩路径会改变。

pku 3352>> pku3177>> 

求割边，缩点后，形成一棵树，统计度为1的点个数t，需要连的边数则为(t+1)/2 ,pku3177只是多了重边处理，方法见上。 

hdu3394>> 求块，如果一个块的顶点数等于边数，则这个块只有一个环，如果边数大于点数，则必有多个环，容易知道在一个K环的块中，每条边也必属于K个环,这样可以计算出在一个环和多个环里的边总数，剩下的便是不在环中的边。

hdu 3394 Railway 无向图求块

hdu 3394 >>

求在0个环、1个环、多个环里的边的条数

问题转化为无向图求块，即缩块。块是不存在割点的连通子图，如果一个块的顶点数等于边数，则这个块只有一个环，如果边数大于点数，则必有多个环，容易知道在一个K环的块中，每条边也必属于K个环,这样可以计算出在一个环和多个环里的边总数，剩下的便是不在环中的边。

#define arr         10010#define brr         500010 struct Edge{    int d,pre;    Edge(){}    Edge(int d1,int pre1):d(d1),pre(pre1){}}edge[brr];int p[arr];int pn;int dfn[arr];int low[arr];bool used[arr];int cnt;int block[arr];int n,m;int none,one,two;int st[arr];int top;int fa[arr]; void Insert(int v,int u){    edge[++pn]=Edge(u,p[v]);p[v]=pn;    edge[++pn]=Edge(v,p[u]);p[u]=pn;}void Count(int* block){    FF(i,block[0])used[block[i]]=1;    int sum(0);    FF(i,block[0]){        int v(block[i]);        for(int j=p[v];j!=-1;j=edge[j].pre){            int u(edge[j].d);            if(used[u])sum++;         }     }     sum/=2;     if(sum==block[0])//点和边总数一样多，刚好一个环        one+=sum;    else if(sum>block[0])//边比点多，存在多个环        two+=sum;    else none+=sum;     FF(i,block[0])used[block[i]]=0;}void DFS(int v){    dfn[v]=low[v]=++cnt;    st[top++]=v;     for(int i=p[v];i!=-1;i=edge[i].pre){        int u(edge[i].d);        if(dfn[u]==0){            fa[u]=v;            DFS(u);            GetMin(low[v],low[u]);            if(low[u]>=dfn[v]){                block[0]=0;                 while (true) {                    block[++block[0]]=st[top-1];                     if (st[--top] == u)                        break;                }                 block[++block[0]]=v;                 Count(block);            }        }        else if(u!=fa[v]) GetMin(low[v],dfn[u]);     } }void Work(){    clr(dfn,0);clr(low,0);    clr(used,0);    cnt=none=one=two=top=0;    FF(i,n){        if(dfn[i]==0)DFS(i);    }    printf("%d %d\n",none,two);}int main(){     while(scanf("%d%d",&n,&m)!=EOF){        if(n+m==0)break;        clr(p,-1);pn=0;        FF(i,m){            int v,u;            scanf("%d%d",&v,&u);            v+=1;u+=1;            Insert(v,u);        }         Work();     }    return 0;}