图算法（二）Tarjan

在一次BFS或DFS中，我们其实并不能保证一定访问到图中的所有节点，因为有些图可能是不连通的。我们把从一个点出发，所有可达点的集合称为这个点所在的连通分量。给定一个无向图，我们找所有连通分量的方法叫做灌水法（Flood Fill），其实就是对当前未访问过的点做BFS/DFS，直到所有的点都被访问过1次。
Tarjan算法是为了解决有向图中类似的问题提出的。只不过有向图中我们可以定义强连通分量，有向图中一个强连通分量中的任意两个点u,v都是强连通的，即存在从u到v的路径，也存在从v到u的路径。

strong-connected.png

很明显，Flood Fill并不能用来求强连通分量。但只使用BFS/DFS，我们可以给出一个求给定点所在强连通分量的方法：1) 从该点出发做一次BFS/DFS；2) 把所有边反向，再从这个点做一次BFS/DFS；3) 把两次搜索访问的顶点集合做一次交，就可以得到该点所在的极大强连通分量。如果用这种方法求所有强连通分量的话，需要对每个点做两次BFS/DFS。更好的方法是Kosaraju算法或Tarjan算法，这里只介绍Tarjan，它只需要对图做一遍DFS。

在进入Tarjan算法之前，你需要明白对图做DFS可以得到一棵树，树的根节点是DFS的起点，每次从点u访问一个新的点v，就引一条从u到v的边。

Tarjan算法中，图中每个节点维护两个属性：

1. dfu(i)：节点i在DFS中第dfu(i)个被访问到（时间戳）；
2. low(i)：DFS搜索树中，以节点i为根节点的子树中的节点集合记为T(i)。T(i)中的点在原图中所指向的点的集合记为S(i)。S(i)中最小的时间戳就是low(i)。

Tarjan算法的描述如下：

1. 初始化一个空的栈和一个每访问一个节点加1的计时器
2. 对图做DFS，每次访问新的顶点时，设定dfn(i)为当前时间，把该节点压栈，接着求low(i)：对于还没被访问的后继节点j，递归访问j，low(i) = min(low(i), low(j))，对于已经访问过的且在栈中的后继节点j，low(i) = min(low(i), dfn(j))。如果最终得到的low(i) = dfn(i)，就把栈中当前节点以上的节点全部弹出，这些节点就是一个极大强连通分量

Tarjan算法只需要做一遍DFS，所以一定会终止，时间复杂度O(m+n)。

C++实现：

void tarjan(int u) {
    dfn[u] = low[u] = ++cnt;
    st[++top] = u;
    instack[u] = true;

    for(Edge *p = e[u]; p; p = p->next) {
        int v = p->dst;
        if(!dfn[v]) {
            tarjan(v);
            low[u] = std::min(low[u], low[v]);
        }
        else if(instack[v])
            low[u] = std::min(low[u], dfn[v]);
    }
    
    if(dfn[u] == low[u]) {
        cluster++;
        int hd;
        do {
            hd = st[top--];
            instack[hd] = false;
            belong[hd] = cluster;
        }
        while(hd != u);
    }
}

(PS:一道经典的求强连通分量的题 Networks of School