标签：通过 顶点 color 连通 数值 span 更新 没有 初始化
定义：图G(V,E)是连通图，顶点集S是V的子集，若删除S中的所有顶点，将是图不连通，称S是图G的割集。若S={v}，则称v为图G的割点（或结合点）。
如果一个无向图没有结合点，该图称为双连通图
结合点的性质：
性质1: 当且仅当深度优先搜索树的根结点至少有两个以上儿子，则根结点是结合点。
性质2: 当且仅当深度优先搜索树中，v的每以一个儿孙结点不能通过后向边到达v结点的祖先结点，则结点v是结合点
在进行遍历时，有向图的边，可以分为：
树边：深度优先搜索生成树中的边；
后向边： 与边（u, v）相关联的顶点u和v，在深度优先搜索树中，v是u的祖先，在从（u, v）出发进行搜索时，v已被标记过为访问过的结点；
求结合点的方法：
对每个顶点v，设立变量pren[v]和backn[v]，pren[v]是顶点v的遍历序号，backn[v]是顶点v的后向可达顶点的最小遍历序号；
初始时，backn[v] = pren[v];
若[v，w]是从顶点v出发进行搜索的边，则backn[v]是下列数值中最小者
* pren[v]
* pren[w]，若(v,w)是后向边
* backn[w]，若(v, w)是树边
只要顶点v有一个儿子w，使得backn[w]>=pren[v]，则说明v的儿孙w不能通过后向边达到v的祖先，因此v是接合点。
算法流程：
从v顶点开始搜索：
（1）把v标记为访问过，初始化pren[v]，backn[v]，使得指针p指向v的邻接表；
（2）若p为空，处理搜索到的接合点的计数，算法结束；否则，令p指向的邻接点是w；若(v, w)是树边，执行步骤3)，否则执行5）
（3）从w出发递归调用深度优先搜索算法，若v是根结点，按照性质1判定v是否为接合点，否则更新v的后向可达顶点的遍历序号，按性质2判定v是否为接合点；
（4）使得p指向下一个邻接点，转步骤2）
（5）若(v, w)是后向边，更新v的后向可达顶点顶点的遍历序号，转步骤4）
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原文地址：http://www.cnblogs.com/KennyRom/p/6142365.html
