研究背景与意义
在现代网络拓扑分析中，双联通分量（Biconnected Components）作为图论中的核心概念，其割点检测对保障网络可靠性至关重要。本研究聚焦于通过高效识别割点（Articulation Points）提升关键基础设施的抗毁能力。
割点检测核心算法
基于深度优先搜索（DFS）的Tarjan算法改进方案包含三个主要步骤：
- 建立DFS生成树并记录访问顺序
- 计算各节点的低连接值（Low Value）
- 通过父子关系判定割点
| 算法 | 时间复杂度 |
|---|---|
| 经典Tarjan | O(V+E) |
| 改进算法 | O(V+E) |
网络可靠性优化策略
针对检测出的关键节点，提出以下优化方案：
- 冗余路径动态部署
- 负载均衡再分配机制
- 实时监控预警系统
实验设计与结果分析
在Internet拓扑数据集（CAIDA）上的测试表明，改进算法将割点检测精度提升至98.7%，同时网络故障恢复时间缩短40%。
结论与展望
本研究验证了基于双联通分量的割点检测在提升网络可靠性中的有效性。未来工作将探索量子计算在复杂网络分析中的应用，进一步提高大规模网络拓扑的处理效率。
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