连通分量与强连通分量：Tarjan / Kosaraju 工程 ACERS 解析
副标题 / 摘要 连通分量是图算法的基础地基：无向图关注“是否连在一起”，有向图关注“是否互相可达”。本文按 ACERS 模板，从朴素做法推导到 Tarjan / Kosaraju，并给出图数据库落地场景与多语言可运行实现。 预计阅读时长：14~18 分钟 标签：图论、连通分量、SCC、Tarjan SEO 关键词：Connected Components, SCC, Tarjan, Kosaraju, 图数据库 元描述：从无向连通分量到有向强连通分量，讲清 Tarjan/Kosaraju 的核心机制、复杂度和工程落地。 目标读者 需要把 BFS/DFS 用到“滚瓜烂熟”的算法学习者 在图数据库场景做子图分析、分片规划的工程师 想建立“无向 CC + 有向 SCC”统一认知框架的中级开发者 背景 / 动机 工程里你会很快遇到这三类问题： 这批节点是否天然分成多个互不相连的群？（无向图连通分量） 哪些节点形成“互相可达”的强闭环？（有向图 SCC） 如何把大图切成更可并行、更易缓存、更易分片的子图？ 如果只会 BFS/DFS 但不会“分量视角”，你会反复做可达性查询，成本高且难维护。 连通分量算法的价值是：一次全图扫描，把局部查询变成 O(1) 的分量 ID 比较。 核心概念 Connected Components（CC）：无向图中，任意两点都可达的最大节点集合 Strongly Connected Components（SCC）：有向图中，任意两点互相可达的最大节点集合 Condensation DAG（缩点图）：把每个 SCC 缩成一个点后得到的有向无环图 Tarjan 核心状态：dfn[u]（时间戳），low[u]（可回溯到的最小时间戳），栈与 in_stack Kosaraju 核心流程：原图按完成时序排序 + 反图二次 DFS A — Algorithm（题目与算法） 题目还原（工程化表述） 给定一个图 G=(V,E)： ...