网上看了几篇博客，还有OI Wiki，觉得整合度不够，于是特意写了篇博客。

参考资料：

全网最!详!细!Tarjan算法讲解。
强连通分量(SCC)与缩点
强连通分量 - OI Wiki

正文

在学习强连通分量和缩点之前，请务必理解邻接表。

以下有OI Wiki的内容，有大佬博客里的内容，也有我自己的内容。

强连通分量

引入

强连通的定义是：有向图 G 强连通是指，G 中任意两个结点连通。
强连通分量（Strongly Connected Components，简称SCC）的定义是：极大的强连通子图。

举一个简单的例子。下面是一个有向图。

在这个图中， 1和2互相有路径可以到达对方，所以这两个点强连通；
1、2和3中任意两个点都连通，它们是这整个有向图的强连通分量。

求强连通分量。

下面我们介绍使用Tarjan算法求强连通分量。

我们举个例子说明这个算法是怎么运作的。图片取自《算法竞赛进阶指南》。

从 \(①\) 进入，dfn[1] = low[1] = ++index == 1
入栈 \(①\)，此时的栈中元素为 \(①\)，vis[1] = true，即点 \(①\) 在栈中。

往下找到 \(②\)，dfn[2] = low[2] = ++index == 2
入栈 \(②\)，此时栈中元素为 \(①②\)，vis[2] = true

继续往下找到 \(③\)，dfn[3] = low[3] = ++index == 3
入栈 \(③\)，此时栈中元素为 \(①②③\)，vis[3] = true

继续往下找到 \(④\)，dfn[4] = low[4] = ++index == 4
入栈 \(④\)，此时栈中元素为 \(①②③④\)，vis[4] = true

继续往下找到 \(⑤\)，dfn[5] = low[5] = ++index == 5
入栈 \(5\)，此时栈中元素为 \(①②③④⑤\)，vis[5] = true

继续往下找到 \(②\) 他太爷爷，dfn[2]被访问过并且还在栈中，说明这个 \(②\) 还在这个强连通分量中，值得发现。low[5] = min(low[5], dfn[2])
确定关系：\(⑤\) 节点比 \(②\) 节点出现得晚，即low[5] > dfn[2]，所以 \(⑤\) 是 \(①\) 的子节点；low[5] = 2

然后发现 \(⑤\) 这个点没有出边了，返回到 \(④\) 这个点。
于是low[4] = min(low[4], low[5]) = 2

\(④\) 这个点也没有出边了，返回到 \(③\) 这个点。
于是low[3] = min(low[3], low[4]) = 2

\(③\) 这个点也没有出边了，返回到 \(②\) 这个点。
于是low[2] = min(low[2], low[2]) = 2，对没错，还是2

\(②\) 也没有出边，但是这时我们会发现low[2] == dfn[2] == 2，这就是说，点 \(②\) 是这个强连通分量的根，于是sccnt++（sccnt：强连通分量的个数），一直弹出栈顶元素，并把栈顶元素的颜色标记为sccnt（color[2] = sccnt），直到栈顶元素为2时最后弹出一次并标记颜色。此时栈中元素为 \(①\)，vis[5] = vis[4] = vis[3] = vis[2] = false。

返回到 \(①\)。因为 \(①\) 比 \(②\) 出现得早，即low[1] < low[2]，所以low[1]的值没变，还是1

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点 \(①\) 还有出边，继续往下找到 \(⑤\)。嗯？dfn[5]已经有一个值5了，再看vis[5] == true，说明 \(⑤\) 这个点还在栈中，所以low[1] = min(low[1], dfn[5]) = 1（因为low[1] == 1，dfn[5] == 2）

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唉，现在同学都在准备省选，要不是我去年NOIP第一题用了邻接矩阵，数组开得太大了，我也去参加省选了（看出我有多蒻了吧）

点 \(①\) 还有出边，继续往下找找到 \(⑥\)，dfn[6] = low[6] = ++index == 6
入栈 \(⑥\)，此时栈中元素为 \(①⑥\) ，vis[6] = true

继续往下找到 \(⑦\)，dfn[7] = low[7] = ++index = 7
入栈 \(⑦\)，此时栈中元素为 \(①⑥⑦\)，vis[7] = true

继续往下找到 \(④\)，发现dfn[4] == 4，说明 \(④\) 已经被访问过了，又因为vis[4] == false，也就是 \(④\) 不在栈中，就不用管它。

\(⑦\) 没有别的出边了。判断此时dfn[7] == low[7] == 7，所以 \(⑦\) 是一个强连通分量的根。于是：Ⅰ：sccnt++；Ⅱ：把栈顶元素（即 \(⑦\) 的颜色标记为sccnt），将其弹出。此时栈中元素为 \(①⑥\)。

返回到 \(⑥\)，找到点 \(⑧\)，dfn[8] = low[8] = ++index = 8
入栈 \(⑧\)，此时栈中元素为 \(①⑥⑧\)，vis[8] = true

往下找到 \(⑦\)，发现dfn[7] == 7，说明 \(⑦\) 已经被访问过了，又因为vis[7] ==false，\(⑦\) 不在栈中，不用管。

回到 \(⑧\)，它还有一条出边到 \(⑨\)，dfn[9] = low[9] = ++index = 9
入栈 \(⑨\)，此时栈中元素为 \(①⑥⑧⑨\)，vis[9] = true

再往下找到 \(⑥\)，找到了他爷爷（他爸是 \(⑧\)），dfn[6]被访问过并且还在栈中，说明这个 \(⑥\) 还在这个强连通分量中。low[9] = min(low[9], dfn[6]) = 6。

接着就是：
low[8] = min(low[8], low[9]) = 6
low[6] = min(low[6], low[8]) = 6

此时 \(⑥\) 的出边已经找完了，又因为low[6] == dfn[6] == 6，所以 \(⑥\) 是强连通分量的根，sccnt++，一直弹出栈顶元素，将栈顶元素颜色标记为sccnt，直到栈顶元素为6，最后弹出一次，标记颜色。此时栈中元素为 \(①\)，vis[9] = vis[8] = vis[6] = false。

返回到 \(①\)，\(①\)的出边也已经找完了，因为low[1] == dfn[1] == 1，所以 \(①\) 是强连通分量的根，sccnt++，弹出栈顶元素（1），将栈顶元素颜色标记为sccnt。此时栈为空，vis[1] = false。

这个时候就完了吗？！
你以为就完了吗？！
然而并没有完，万一只走了一遍tarjan整个图没有找完怎么办呢？！
所以。tarjan的调用要在循环里解决，以使每一个点都被访问到。

代码

下面是tarjan函数的代码：

void tarjan(int v) {       //Tarjan算法
  dfn[v] = low[v] = ++tot; //标记dfn[]访问顺序，还有low[]的初始值
  sta.push(v);             //让点v进栈
  vis[v] = true;           //标记这个点被访问过
  for (int i = head[v]; ~i; i = edge[i].next) { //一直循环这个点每一个出度，直到-1表示没有了，这也是为什么memset head数组时要赋-1
    int u = edge[i].to;               //定义u并把它赋成这条边的终点
    if (!dfn[u]) {                    //如果u没有被访问过
      tarjan(u);                      //找下面这个点
      low[v] = min(low[v], low[u]);   //这个点low[v]的值就是当前low[]的值与找到的u点的low[]值
    } else if (vis[u])                //如果u被访问过了，但是还在队列中
      low[v] = min(low[v], dfn[u]);   //low[v]就取这个点的low值与循环到的点u的dfn[u]的最小值
  }
  if (dfn[v] == low[v]) {   //如果发现v这个点的dfn[]和low[]相等，说明这个点是一个连通块的“根”。
    sccnt++;                //scc（Strongly Connected Component）， cnt（count），就是连通块的个数
    int u;                  //定义u变量，作为栈顶元素
    do { 
      u = sta.top();        //将u赋值为sta栈的栈顶元素
      vis[u] = false;       //将u弹出
      sta.pop();            //同上
      color[u] = sccnt;     //将u标记为这个强连通分量里的点
    } while (v != u);       //当v == u之后，结束循环
  }
}

在主函数里像这样调用tarjan函数：

  for (int i = 1; i <= n; i++) //循环每一个点
    if (!dfn[i]) tarjan(i);    //如果dfn[i]没有值，即这个点被没有访问过，需要访问；
                               //如果dfn[i]已经有一个值，说明这个点被访问过了，不用担心漏了，
                               //同时也为了节省时间，就不访问了。

缩点

引入

缩点的定义：把强连通分量看成是一个大点，保留那些不在强连通分量里的边，这样的图就是缩点后的图。
缩点后的图保留了所有不在分量里的边，而且缩点后的图是一个有向无环图（DAG），可以进行拓扑排序。

那么，缩点之后的图，就成了这样：

缩点的解决

现在问题来了，怎么储存缩点后的图？

在一开始调用的tarjan函数中，我们已经把同一个强连通分量中的点标记成了相同的颜色。为了重新建立一个缩点后的图，我们先把head[]数组和edge[]数组清空，在读入边的时候，我们把边的起点和终点分别存到from[]数组和to[]数组中。
在建立邻接表储存缩点后的图时，判断这些输入的点是否在同一个 SCC 中，如果不在就连边。
用如下代码建立缩点后的图：

  for (int i = 1; i <= m; i++)              //循环每一条边
    if (color[from[i]] != color[to[i]])     //如果这条边的出发点和终止点不在同一个连通块中
      add(color[from[i]], color[to[i]]);    //就连一条边

【模板】缩点

题目链接：【模板】缩点

审题

这题不仅需要缩点，还要找出一条路径使点权和最大。
因为 强连通分量（SCC） 中点可以互相到达，所以需要缩点使图变成一个有向无环图（DAG），强连通分量 内所有点权和即为缩点后该点的点权。
这题可以使用LPFA算法（Longest Path Fast Algorithm，发明者：沃·兹基硕德）来解决。
把松弛改为扩张：

  if (dis[v] > dis[u] + siz[v]) dis[v] = dis[u] + siz[v];
->if (dis[v] < dis[u] + siz[v]) dis[v] = dis[u] + siz[v];

代码

详情请见【题解】P3387 【模板】缩点

标签：缩点,Tarjan,++,全网,连通,vis,dfn,low
来源： https://www.cnblogs.com/g-mph/p/14632167.html