基於DFS的求割點算法：
筆記;
圖的雙連通性：就是圖中不存在割點的圖
雙連通性的作用：具有雙連通性的網絡，不會因爲一個局域網癱瘓，而導致網絡全部癱瘓；因爲，每個點與點的聯繫在雙連通圖中不是唯一的，就是說去掉一個點這個同不會變成兩個不關聯的點集
實現思路：
**對每一個點都都進行測試，當刪除這個點和這個點的相關邊，DFS搜索能否一次遍歷完所有點，如果可以，則這個點不是割點；如果不可以，則這個點是割點
這個方法實現起來，其實很簡單，維護一張鄰接矩陣；然後在刪除點和相關邊後，執行DFS算法，判斷，即可
**另一種思路是：
設：這張圖是連通的
準備工作：求出這張圖的鄰接表，求出這張圖的邊集，點集
實現過程：
“”按照DFS搜索遍歷一次圖，將遍歷序列編號（按從小到大的順序，即根爲1），將遍歷走過的邊集記錄，稱爲樹邊集
**將樹邊集的反向邊集求出，稱爲反樹邊集
**將圖的邊集減去樹邊集，反樹邊集，得到一個背邊集
**
**以v1爲起點，執行深搜，得到序列：num(x)=｛1，2，3，4，5，6，7 ｝
邊集=｛｛1，2｝，｛1，3｝，｛2，1｝，｛2，3｝，｛3，1｝，｛3，2｝，｛3，4｝，｛4，3｝，｛4，5｝，｛4，6｝，｛4，7｝，｛5，4｝，｛6，4｝，｛6，7｝，｛7，4｝，｛7，6｝｝
點集=｛1，2，3，4，5，6，7｝
樹邊集=｛｛1，2｝，｛2，3｝，｛3，4｝，｛4，5｝，｛4，6｝，｛6，7｝｝
反樹邊集=｛｛2，1｝，｛3，2｝，｛4，3｝，｛5，4｝，｛6，4｝，｛7，6｝｝
邊集-樹邊集-反樹邊集=｛｛1，3｝，｛3，1｝，｛4，7｝，｛7，4｝｝
背邊集=形如｛u,w｝且num（w）>num（u）=｛｛3，1｝，｛7，4｝｝
找出背邊集的作用是爲了找出每個點的最小背邊（由於圖的原因，並沒有多條背邊的比較）
取出一條背邊｛u，w｝，維護一個low（x）數組，初始值都爲自己本身
若num（w）<num（x）<=num（u），則將w賦值給low的x位置，得到low（x）=｛1，1，1，4，5，4，4｝
**在深度遍歷樹中，割點有兩個性質：
*割點當且僅當它有多餘一個的兒子，那麼它就是割點
*對於除去根的其它任何點u，當且僅當他有某個兒子w使得num（u）<=low（w），那麼它就是割點
所以，v1：只有一個兒子，所以不是割點
v2 ：num（2）>low（3），不是割點
v3：num（3）< low（4），是割點
v4：num（4）<low（5），是割點
v5：沒有兒子節點，不是割點
v6：num（6）>low（7），不是割點
v7：沒有兒子節點，不是割點
因此，割點只有v3，v4
到此，算法結束...
其實，DFS還可以判斷一個圖是否是強連通圖，如果不是必定存在某個點或某些點爲起點的深搜無法一次完成