题外话：
今天不想码代码了，知识普及的一天注意：以下内容是在无向图的基础上
无向图的割点
很久之前就知道这些名词
今天终于可以来填坑了。。。如果将连通图G中的某个点及和这个点相关的边删除后，将使连通分量数量增加，那么这个点就称为图G的割点或是接合点。
如果一个无向图没有割点，则这样的图被称为双连通图。 关于图的割点，有如下两条性质：【性质一】
如果深度优先搜索树的根节点至少有两个以上的子节点，则根节点是割点。显然去掉根节点后将得到以子节点为根结点的森林。【性质二】
在深度优先搜索树中，v存在一个子节点不能通过后向边到达v的祖先节点，则节点v是割点。 也就是说从v的子节点开始没有一条边能够回到v的祖先节点，那么当去掉v时将会使得v的子孙节点与v的祖先节点之间失去联系。必定会使得图不再连通。
可以通过对图的深度优先搜索，
加上上面的两条性质来寻找图中的割点。 在对图进行深度优先搜索时，记录下遍历的顺序pre_order， 则pre_order从小到大就代表了从根节点一直到叶子节点。 在遍历的时候同时得出每一个节点通过自己或是子孙节点的后向边（不是从父亲直接来的边）所能达到的最原始的祖先， 也就是pre_order最小的节点，记录在back_order中。 那么如果一个节点的back_order>=父节点的pre_order， 说明该节点的子孙节点不存在一条后向边到达父节点的祖先节点，则根据第二条性质，该节点必是割点。back_order的计算
由于back_order记录的是节点所能返回到的最原始的祖先节点，
初始化back_order[v]=pre_order[v]， 及顶点v所能返回的最原始祖先就是自己。 在对v进行深搜时，如果与v相邻的下一个节点w没被访问过，说明(v,w)是生成树上的边， 那么back_order[v]就应该是v和w中能返回到最原始祖先的点的back_order， 即back_order[v]=min(back_order[v],back_order[w]) 如果w已经被访问过，说明w就是v的祖先，那么back_order[v]就应该是v之前计算得到的所能返回的祖先节点与w之间最小的一个， 即back_order[v]=min(back-order[v],pre_order[w])。int pre[N];int back[N]; int dfs(int now,int fa){ int low=pre[now]=++tot; //时间戳++ int ch=0; //子节点个数 for (int i=st[now];i;i=way[i].nxt) { int v=way[i].y; if (!pre[v]) //v是子节点 { ch++; int lowv=dfs(v,now); //子节点能够回溯到的最远祖先 low=min(low,lowv); if (lowv>=pre[now]) //存在一个子节点与祖先不联通，now就是割点 iscut[now]=1; //割点 } else if (pre[v] 注意
一定要写v!=fa
因为边（u，fa）不是反向边，而是dfs树边（fa，u）的第二次遍历 pre的初始化是0，第一次调用时，fa的初始值是-1附：训练指南（刘汝佳著）P312上有更详尽的解释
无向图的桥
作为一种特殊情况，u为v的父节点，且low(v) < pre(u)
那么我们只要删掉（u，v）这条边就可以让无向图不连通了 满足这个条件的边叫做无向图的桥 也就是说，我们知道了u是割点，而且（u，v）是桥、int dfs(int now,int fa){ int ch=0; int low=pre[now]=++tt; for (int i=st[now];i;i=way[i].nxt) { int v=way[i].y; if (!pre[v]) { int lowv=dfs(v,now); low=min(low,lowv); ch++; if (lowv>pre[now]) //存在即合理 { //因为只找桥，所以在这里我就省去了割点的记录 an++; ans[an].x=min(now,v); ans[an].y=max(now,v); } } else if (pre[v] 无向图的双连通分量
对于一个连通图，如果任意两点至少存在两条“点不重复”的路径，则说这个图是点-双连通的（一般简称双连通）
这就相当于任意两条边都在同一个简单环中，即内部无割点类似的，如果任意两个点至少存在“边不重复”的路径，我们说这个图是边-双连通的。
即所有边都不是桥对于一张无向图，点-双连通的极大子图称为双连通分量
边-双连通的极大子图称为边双连通分量(BCC)，
也就是说，在删除所有的桥之后，每个连通分量对应原图中的一个边-双连通分量下面给出点双(BCC)的计算方法
int pre[N],iscut[N],bccno[N],tot=0,bcc_cut;vector bcc[N];stackS;int dfs(int now,int fa){ int low=pre[now]=++tot; int ch=0; for (int i=st[now];i;i=way[i].nxt) { int v=way[i].y; node e=way[i]; if (!pre[v]) { S.push(e); ch++; int lowv=dfs(v,now); low=min(low,lowv); if (lowv>=pre[now]) { iscut[now]=1; bcc_cnt++; bcc[bcc_cnt].clear; for (;;) { node x=S.top(); S.pop(); if (bccno[x.x]!=bcc_cnt) { bcc[bcc_cnt].push_back(x.x); bccno[x.x]=bcc_cnt; } if (bccno[x.y]!=bcc_cnt) { bcc[bcc_cnt].push_back(x.y); bccno[x.y]=bcc_cnt; } if (x.x==now&&x.y==v) break; } } else if (pre[v]
边双的计算方法更简单，分两个步骤，
先作一次dfs标记出所有的桥，然后再做一次dfs找出边双 因为边双不能经过桥而且两个边双之间没有公共点， 所以在dfs的时候只要保证不经过桥即可