相對於tarjan演算法，kosaraju演算法更容易理解，原理非常簡單，就是對一張有向圖進行兩次dfs遍歷。
下面我們用一張圖作為例項，講解kosaraju演算法的實現過程：
這是一張有向圖，對於強連通分量，我們一眼就看出來了，而機器有沒有眼睛，那怎麼識別呢？
首先我們以從一號到五號節點順序進行dfs，我們用dfn陣列記錄dfs訪問退出的記錄。
遍歷之後記錄，我們記錄下先後退出記錄為 [5][3][2][4][1]。
然後我們對圖的邊反向，得到反圖：
我們用得到dfn陣列按照反向順序再次遍歷這張反圖，同次dfs遍歷到的點的集合是乙個強連通分量。
若這樣還是不懂，我們繼續模擬過程：
我們以[1][4][2][3][5]的順序對反圖dfs。
我們以1為起點遍歷，得到集合，是乙個強連通分量。
我們後面再以2為起點遍歷，得到集合，也是乙個強連通分量，這樣，我們的演算法就實現了。
上傳我本人的**：
#includeusing namespace std;
struct nodeedge1[100010],edge2[100010];
int en,n,m,head1[100010],head2[100010];
bool vis[100010];
int dfn[100010],col[100010],cnt;
//dfn記錄第幾個退出。
void add(int u,int v)
void dfs(int s)
void dfs(int s,int k)
void kosaraju()
kosaraju();
return 0;}/*
輸入：5 7
1 23 5
5 22 3
1 51 4
4 1輸出：
1 42 5 3
*/
班長競選（kosaraju縮點
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