我根据wikipedia实现了Tarjan的强连通分量算法，在Python中，但它不起作用。该算法很短，我找不到任何区别，所以我不知道为什么它不起作用。我试图查看原始论文，但找不到。这是代码。defstrongConnect(v):globalE,idx,CCs,c,Sidx[v]=(c,c)#idx[v][0]forv.index#idx[v][1]forv.lowlinkc+=1S.append(v)forwin[ufor(v2,u)inEifv==v2]:ifidx[w][0]您可以checkthegraphvisually如果你更喜欢。如您所见，这是对维基百科中伪代码的相当前向

这是tarjan循环检测的有效C#实现。算法可以在这里找到:http://en.wikipedia.org/wiki/Tarjan%27s_strongly_connected_components_algorithmpublicclassTarjanCycleDetect{privatestaticList>StronglyConnectedComponents;privatestaticStackS;privatestaticintindex;privatestaticDepGraphdg;publicstaticList>DetectCycle(DepGraphg){Strong

题目传送门：https://www.luogu.com.cn/problem/P1073思路：首先，我们目的是想要在图上dp求最优的路线，但是原图上会存在环，那么我们就要先通过tarjan缩点，将所有环缩成一个点，同时，记录每个点的最大值和最小值，缩点得到DAG后，我们可以在DAG上进行dp，每次转移有三种方式，一是保留上一个点的dp值，二是求得目前所在点的值，三是这个点本身的dp值，三者取最大就ok了。还要注意的是，在建DAG图的时候，要记录每个点的入度，在之后的dp过程中，每一个点在全部走到的时候，才能压入队列，进行更新操作，保证dp内的值是最优的，也就是无后效性。代码：1#include

题目传送门：https://www.luogu.com.cn/problem/P1073思路：首先，我们目的是想要在图上dp求最优的路线，但是原图上会存在环，那么我们就要先通过tarjan缩点，将所有环缩成一个点，同时，记录每个点的最大值和最小值，缩点得到DAG后，我们可以在DAG上进行dp，每次转移有三种方式，一是保留上一个点的dp值，二是求得目前所在点的值，三是这个点本身的dp值，三者取最大就ok了。还要注意的是，在建DAG图的时候，要记录每个点的入度，在之后的dp过程中，每一个点在全部走到的时候，才能压入队列，进行更新操作，保证dp内的值是最优的，也就是无后效性。代码：1#include

定义如果在一个图中，删除某个节点连同与之关联的边，会导致整个图的连通分支数增加，那么这个节点叫做割点（ArticulationPoint,CutVertex）如下图：整个图的连通分支数为1，但是删除节点3后，整个图就“分裂”成了2个连通分支：因此，节点3是整个图的割点。方法一个很容易想到的方法是，依次删除图中的每一个节点，看剩下部分的连通分支数增没增加。但是那样显然太浪费时间了！有没有一种办法，能够快速的找出整个图的割点呢？Tarjan算法的核心思想：深度优先遍历(DFS)这张图，得到的DFS树（由遍历路径和节点构成的树）中，当某个节点u满足以下条件之一时，它就是割点：u为DFS树的树根，且u

定义如果在一个图中，删除某个节点连同与之关联的边，会导致整个图的连通分支数增加，那么这个节点叫做割点（ArticulationPoint,CutVertex）如下图：整个图的连通分支数为1，但是删除节点3后，整个图就“分裂”成了2个连通分支：因此，节点3是整个图的割点。方法一个很容易想到的方法是，依次删除图中的每一个节点，看剩下部分的连通分支数增没增加。但是那样显然太浪费时间了！有没有一种办法，能够快速的找出整个图的割点呢？Tarjan算法的核心思想：深度优先遍历(DFS)这张图，得到的DFS树（由遍历路径和节点构成的树）中，当某个节点u满足以下条件之一时，它就是割点：u为DFS树的树根，且u