1.強連結成分の紹介：
有向グラフGでは、2つの頂点vi,vj間にviからvjへの有向パスがあり、vjからviへの有向パスもある場合、2つの頂点が強く接続されています。有向グラフGの2つすべての頂点が強く接続されている場合、Gは強連結グラフ。有向グラフの最大強連結サブグラフは強連結成分と呼ばれます。
次のように強連結成分を解決する方法：
2、Kosarajuアルゴリズム：
：事実上のアルゴリズムに基づく図逆数G^T（図面の各側に反対方向を有する）と画像がG。すなわち、同一の構成要素とを接続し、頂点場合sとtでGDAは場合にのみ、相互であるsとtでG^Tクロスです。
2.1。アルゴリズムのステップと概略図：ステップ
1：元の画像Gの深さ優先トラバーサル各ノードの出発時刻を記録します。
ステップ2：出発時刻が最も遅い頂点を選択し、逆グラフをG^Tトラバースし、トラバース可能な頂点を削除します。これらの頂点は、強い接続コンポーネントを構成します。
ステップ3：削除されていない頂点がある場合は、ステップ2に進みます。それ以外の場合は、アルゴリズムが終了します。
図1：元のグラフG
図2：dfsを含むグラフG
図3：逆グラフG ^ T
図4：強い連結成分を取得するための逆グラフdfs ==（逆グラフは、最新の出発ノードをDFSの開始点として、ノードは強く接続されたコンポーネントを構成します）==
2.2。C ++コード：
#include<iostream>
#include<cstring>
using namespace std;
const int MAXN=110;
int n; // 节点个数
bool flag[MAXN];//访问标志数组
int belg[MAXN];//存储强连通分量,其中belg[i]表示顶点i属于第belg[i]个强连通分量
int numb[MAXN];//结束时间标记,其中numb[i]表示离开时间为i的顶点
int G[MAXN][MAXN],GT[MAXN][MAXN]; //邻接矩阵,逆邻接矩阵
AdjTableadj[MAXN],radj[MAXN];//邻接表,逆邻接表
//用于第一次深搜,求得numb[1..n]的值
voidVisitOne(int cur,int &sig) // 访问原图
{
flag[cur]=true;
for(int i=0; i<n; ++i)
if(G[cur][i] && flag[i] == false)
VisitOne(i,sig);
numb[++sig]=cur; //其中numb[i]表示离开时间为i的顶点
}
//用于第二次深搜,求得belg[1..n]的值
voidVisitTwo(int cur,int count) //访问逆图
{
flag[cur]=true;
belg[cur]=count;
for(int i=0; i<n; ++i)
if(GT[cur][i] && flag[i] == false)
VisitOne(i,count);
}
//Kosaraju算法,返回为强连通分量个数
int Kosaraju_StronglyConnectedComponent()
{
int sig=0;// sig代表离开时间
//第一次深搜
memset(flag,0,sizeof(bool)*n); //访问标志设为false
for(int i=0; i<n; i++)
if( flag[i] == false)
VisitOne(i,sig);
//第二次深搜
memset(flag,0,sizeof(bool)*n); //访问标志设为false
int count=0; // count为强连通分量个数
for(int i=n; i>0; --i)
if(flag[numb[i]] == false) //频率最高的顶点若没访问
VisitTwo(numb[i],++count);
return count;
}
参考資料：
。Baiduの百科事典：kosarajuアルゴリズム
B、強い連結成分
C、アルゴリズム導入部22.5強い連結成分
3. TarjanアルゴリズムとGabowアルゴリズム
これら2つはまだ学習していません。興味がある場合は、Baidu Encyclopedia：Strong Connected Componentsのリンクを参照してください。
総括する：
1. Kosarajuアルゴリズム：逆グラフは、最新の出発ノードをDFSの開始点として使用し、通過したノードは強い接続コンポーネントを形成します。