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前言：之前翻译过一篇英文的关于割点的文章（英文原文、翻译），但是自己还有一些不明白的地方，这里就再次整理了一下。有兴趣可以点我给的两个链接。
在无向连通图中，如果将其中一个点以及所有连接该点的边去掉，图就不再连通，那么这个点就叫做割点（cut vertex / articulation point）。
例如，在下图中，0、3是割点，因为将0和3中任意一个去掉之后，图就不再连通。如果去掉0，则图被分成1、2和3、4两个连通分量；如果去掉3，则图被分成0、1、2和4两个连通分量。
最容易想到的方法就是依次删除每个割点，然后DFS，但这种方法效率太低，这里不做讨论。
首先需要了解一些关于DFS树（DFS tree）的概念。以下图为例：
从点1开始搜索整个图， 对于每个点相邻的顶点，按照顶点编号从小到大搜索（也可以按其它顺序）。因此上图的搜索顺序如下：
第1步，与1相邻的点有{2, 4}，选2。
第2步，与2相邻的点有{1, 3, 4}，1访问过，选3。
第3步，与3相邻的点有{2, 5}，2访问过，选5。
第4步，与5相邻的点有{3}，访问过，退出。
退回第3步，与3相邻的点有{2, 5}，都访问过，退出。
退回第2步，与2相邻的点有{1, 3, 4}，1、3访问过，选4。
第5步，与4相邻的点有{1, 2}，都访问过，退出。
退回第2步，与2相邻的点有{1, 3, 4}，都访问过，退出。
退回第1步，与1相邻的点有{2, 4}，都访问过，退出。
至此，访问结束。
把访问顶点的路径表示出来就是这样的（访问已访问过的顶点时加上删除线并不再访问，end表示与某个顶点相邻的顶点遍历完毕，{}里是与一个顶点相邻的所有顶点）。
1 {2,4}
2 {1,3,4}
1
3 {2,5}
2
5 {3}
3
end
end
4 {1,2}
1
2
end
end
4
end
访问路径可以绘制成下图（绿边为访问未访问顶点时经过的边，红边为访问已访问节点是经过的边）：
我们把上图称为DFS搜索树（DFS tree），上图中的绿边称为树边（tree edge），红边称为回边（back edge）。通过回边可以从一个点返回到之间访问过的顶点。
你可能会有疑问，“访问已访问节点时所经过的边叫回边”，我们上面不是没有访问吗？其实是有的，但是为方便就不写了，而且遇到已访问的边（在后面的算法里）只是简单计算一下，不再继续DFS了。
注意，在上图中，如果与一个顶点相邻A的顶点B是A的父节点，不表示出来，接下来的算法遇到这种情况也不计算。
可以使用Tarjan算法求割点（注意，还有一个求连通分量的算法也叫Tarjan算法，与此算法类似）。（Tarjan，全名Robert Tarjan，美国计算机科学家。）
首先选定一个根节点，从该根节点开始遍历整个图（使用DFS）。
对于根节点，判断是不是割点很简单——计算其子树数量，如果有2棵即以上的子树，就是割点。因为如果去掉这个点，这两棵子树就不能互相到达。
对于非根节点，判断是不是割点就有些麻烦了。我们维护两个数组dfn[]和low[]，dfn[u]表示顶点u第几个被（首次）访问，low[u]表示顶点u及其子树中的点，通过非父子边（回边），能够回溯到的最早的点（dfn最小）的dfn值（但不能通过连接u与其父节点的边）。对于边(u, v)，如果low[v]>=dfn[u]，即v即其子树能够（通过非父子边）回溯到的最早的点，最早也只能是u，要到u前面就需要u的回边或u的父子边。也就是说这时如果把u去掉，u的回边和父子边都会消失，那么v最早能够回溯到的最早的点，已经到了u后面，无法到达u前面的顶点了，此时u就是割点。
但这里也出现一个问题：怎么计算low[u]。假设当前顶点为u，则默认low[u]=dfn[u]，即最早只能回溯到自身。有一条边(u, v)，如果v未访问过，继续DFS，DFS完之后，low[u]为low[u]和low[v]中的最小值，即low[u]=min(low[u], low[v])；如果v访问过（且u不是v的父亲），就不需要继续DFS了，一定有dfn[v]<dfn[u]，low[u]为low[u]和dfn[v]中的最小值，即low[u]=min(low[u], dfn[v])。（哎，好难啊~）
先回忆一下怎么用DFS遍历一个图，代码如下：
bool vis[N]; // 调用dfs()前需将整个vis[]设为false void dfs(int u) { vis[u] = true; for (int v: edgesOf(u)) { if (!vis[v]) dfs(v); } }
首先假设u是根节点。如果u有两棵以上的子树，则u为割点。代码：
int children = 0; for (int v: edgesOf(u)) { if (!vis[v]) { children++; dfs(v); // 继续DFS } } if (children >= 2) // u是割点
首先，“根节点有n棵子树”这句话，是说这n棵子树是独立的，没有根节点不能互相到达。因此n不一定等于与根节点相邻的顶点数。因此加入了vis[v]为false的条件，因为如果(u, v1)和(u, v2)在一棵子树里，对v1进行DFS，一定能去到v2，vis[v2]就会为true，此时就不会children++了。
非根节点呢？按照前面的描述，代码如下：
// 默认u不能回溯到任何前面的点 low[u] = dfn[u]; for (int v: edgesOf(u)) { // (u, v)为树边 if (!vis[v]) { // 设置v的父亲为u parent[v] = u; // 继续DFS，遍历u的子树 dfs(v); // u子树遍历完毕，low[v]已求出，low[u]取最小值 low[u] = min(low[u], low[v]); if (low[v] >= dfn[u]) // u是割点 } // (u, v)为回边，且v不是u的父亲 else if (v != parent[u]) low[u] = min(low[u], dfn[v]); }
综合起来，加上一些其它部分，Tarjan算法的代码如下：
const int V = 50; // 可以将V改成其它值 const int E = 50; // 可以将E改成其它值 const int NIL = -1; // 根节点的parent值 vector<int> e[E]; // e[u]为与u相邻的所有顶点 int dfn[V], low[V], parent[V]; bool vis[V]; // 在其它函数中调用tarjan()前需将parent[u]设为NIL void tarjan(int u) { static int count = 0; int children = 0; count++; dfn[u] = low[u] = count; vis[u] = true; for (int v: e[u]) { if (!vis[v]) { children++; parent[v] = u; tarjan(v); low[u] = min(low[u], low[v]); if (parent[u] != NIL && low[u] >= dfn[v]) cout << "AP: " << u << endl; } else if (v != parent[u]) low[u] = min(low[u], dfn[v]); } if (parent[u] == NIL && children >= 2) cout << "AP: " << u << endl; }
对算法的详细理解
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原文地址：http://www.cnblogs.com/collectionne/p/6847240.html
