如何用Python编写Tarjan算法？
Tarjan算法是一种基于深度优先搜索（DFS）的图算法，用于求解强连通分量（SCC）问题。本文将介绍如何用Python编写Tarjan算法，并附上具体的代码示例。
Tarjan算法的基本思想是通过DFS遍历图中的节点，同时记录每个节点的遍历序号和最小可达序号。在遍历的过程中，如果存在当前节点能到达的序号更小的节点，则将其加入到一个临时的栈中，并在遍历结束后，判断栈顶节点是否为一强连通分量的根节点。如果是，则将栈中的节点出栈，并将它们加入到结果列表中。
以下是使用Python编写Tarjan算法的代码示例：
立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；
GNU makefile中文手册 pdf，文比较完整的讲述GNU make工具，涵盖GNU make的用法、语法。同时重点讨论如何为一个工程编写Makefile。阅读本书之前，读者应该对GNU的工具链和Linux的一些常用编程工具有一定的了解。诸如：gcc、as、ar、ld、yacc等本文比较完整的讲述GNU make工具，涵盖GNU make的用法、语法。重点讨论如何使用make来管理软件工程、以及如何为工程编写正确的Makefile。 本手册不是一个纯粹的语言翻译版本，其中对GNU make的一些语法
def tarjan(graph):
n = len(graph)
index = [0] * n
low_link = [0] * n
on_stack = [False] * n
stack = []
result = []
index_counter = 0
def dfs(v):
nonlocal index_counter
index[v] = index_counter
low_link[v] = index_counter
index_counter += 1
stack.append(v)
on_stack[v] = True
for w in graph[v]:
if index[w] == -1:
dfs(w)
low_link[v] = min(low_link[v], low_link[w])
elif on_stack[w]:
low_link[v] = min(low_link[v], index[w])
if low_link[v] == index[v]:
scc = []
while True:
w = stack.pop()
on_stack[w] = False
scc.append(w)
if w == v:
break
result.append(scc)
for v in range(n):
if index[v] == -1:
dfs(v)
return result在上述代码中，使用了一个二维列表graph来表示图的邻接关系。graph[i]表示顶点i所能到达的顶点集合。算法通过迭代遍历每个顶点，如果某个顶点未被访问过，则调用DFS函数进行搜索。DFS函数采用了递归的方式，实现了Tarjan算法的核心逻辑。
在使用Tarjan算法时，只需将图的邻接关系转化为二维列表graph，然后调用tarjan(graph)即可返回强连通分量的列表。
总结：
本文介绍了如何用Python编写Tarjan算法，并附上了具体的代码示例。通过理解Tarjan算法的基本思想，我们可以更好地应用这一算法解决强连通分量问题。希望本文能对读者理解和使用Tarjan算法提供帮助。
