1、有向圖的強連通分量的計算:Kosaraju算法
時間複雜度：O（V+E），對於有向圖的強連通性查詢可以在常數時間內完成。
步驟：1、對圖G進行轉置（反向圖）得到圖Gr
2、對Gr求得逆反序，即Gr的拓撲序列
3、從Gr的拓撲序列開始，進行深度優先搜索，得到的搜索樹即強聯通分量。
說實話，這個算法從代碼量上是非常簡潔的，僅僅就是從遍歷所有節點（0,1....v）變成了按照拓撲序列開始遍歷，多一個棧來存儲Gr的逆後序，其他的都和標準的深度優先搜索一致。
但難就難在理解，爲什麼用Gr的逆反序進行dfs（s）可達v就能證明S,V是強連通的。
首先：dfs（s）可達v，是在Gr中，而Gr是G的反向圖，則在G中，V->S是可達的。現在需要證明的就是通過這個dfs能證明s->v是可達的。
而我們知道，有向圖的基於深度優先的頂點排序，前序是代表dfs（）的調用順序，後序是代表頂點遍歷完成的順序，逆後序從字面就能理解。
而在逆後序的棧中，s在v之前被遍歷到，證明v是比s先入棧的，即先完成的結點。
因此根據DFS調用的遞歸性質，DFS(v)應該在DFS(s)之前返回，而有兩種情形滿足該條件：
- DFS(v) START -> DFS(v) END -> DFS(s) START -> DFS(s) END
- DFS(s) START -> DFS(v) START -> DFS(v) END -> DFS(s) END
是因爲而根據目前的已知條件，GR中存在一條s到v的路徑，即意味着G中存在一條v到s的路徑，
而在第一種情形下：調用DFS(v)卻沒能在它返回前遞歸調用DFS(s)（即v->s不可達，與已知條件相悖），這是和G中存在v到s的路徑相矛盾的，因此不可取。
故情形二爲唯一符合邏輯的調用過程。而根據DFS(s) START -> DFS(v) START可以推導出從s到v存在一條路徑。（符合dfs中for(int s:order.reverseOrder()）即v是s可達的點。
