はじめに▎
常にこのようなものを学びたいと思ったことは困難であり、これよりもはるかに優れました。
これらの図に基づいて、その上に長くなります。
▎強連結
☞ 「定義」
今強連結と呼ばれ、それは強力な接続性を持っている必要があります。
強力なコミュニケーションは：、図を参照する2つの頂点は、相互に到達することができますので、我々は強連結呼び出します。
強力なグラフ：有向グラフでは、任意の2点が相互に到達することができ、その後、私たちは、この数字は強連結グラフであると言います。
強連結成分：有向グラフ（必ずしも強く接続されていないグラフ）において、多くのサブグラフが存在しなければならない強連結グラフは、特に、単一点も強連結グラフ、強連結成分と最大値が分割されているされています強連結グラフ。
赤いボックス3つの強連結成分です。
☞ "DFS＆有向グラフ"
使用図のDFSトラバーサル場合、それは木の形のようになります。
原理は、任意の頂点から逸脱非常に簡単で、それはもはや横断されるように、私が行き来し続けることができない（またはビットに接続されていない）まで、拡大し続け、横断していません。
そこ現在のツリーノード間の多くの関係があり、それらの側面のうち、ツリーを展開します。
したがって、この知識の後、我々はいくつかの概念を把握する必要があります。
現在のノードuと仮定します。
①枝エッジ：uは、エッジによって拡張され、訪れていません。
②表側：側は、ツリー内のDFS中性子ツリーノードを向け、
③エッジ後：監督DFSツリーの父の側。
④フォーク水平エッジ：エッジは、DFS非子ツリーのツリーを指示しました。
☞ 「裁きの関係。」
このすべての条項の最初：現在のノードuは、ノードvを展開し、低ストレージアレイは、現在離れて最寄りのルートノード番号からなる、DFNは、ストレージノードの現在のアレイの数は、ノードとそのサブツリーを訪問です。
次の図を考えてみます。
現在のノードの数は、5：
①分岐側：側は、側枝として、まだ訪れていません。
②前縁：B側DFNサブツリーに記載[V]> DFN [U]、これは正面の側です。
エッジ後③：有向エッジの後になるようにCは、スタック上にはなく、サブツリー内側を訪れました。
横エッジフォーク④：D側がサブツリーで訪問していない、それがスタックされている、それは水平断面エッジです。
▎Tarjanアルゴリズム
☞『什么是Tarjan算法？』
一种由Robert Tarjan提出的求解有向图强连通分量的线性时间的算法。
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。（copy自百度）
☞『算法核心』
对于一条边（u，v），我们在之前的讲解中已经提到了dfn和low数组的意思。
那么初始状态下：low[u]=dfn[u]，这应该很好想，初始状态下离根节点最近的节点编号先赋值为自己遍历的编号，和并查集的初始化类似。
每一次扩展时，若边为树枝边，那么我们就使用low[v]来更新low[u]，如果是后向边，那么我们就使用dfn[v]来更新。
当low[u] == dfn[u]时，就是一个分割点，要把u之后入栈的元素及u全部弹出栈。
可能有些难理解，推荐一篇别人的博客，图解画得很好，链接在此。
当然，问tarjan算法也会告诉你图解的，小编就不画了。