寻找无向图的关节点（Articulation Points）算法实现

寻找无向图的关节点（Articulation Points）算法实现

无向图是一种由节点和边构成的图形结构，其中边没有方向。在无向图中，关节点（Articulation Point）是指在移除该节点及其相关边后，图形会被分割成多个不连通的部分。关节点在图论和网络分析中具有重要的作用，因为它们可以表示网络中的关键节点或连接点。在本文中，我们将介绍如何使用Python实现寻找无向图的关节点算法。

算法原理：
寻找无向图的关节点通常使用深度优先搜索（DFS）算法来实现。该算法通过遍历图中的节点，并记录每个节点的访问顺序和最小访问顺序。通过比较节点的最小访问顺序和其相邻节点的访问顺序，我们可以确定节点是否为关节点。

算法步骤：

1. 定义一个函数 find_articulation_points(graph)，其中 graph 是表示无向图的邻接表。
2. 初始化一个空集合 articulation_points，用于存储找到的关节点。
3. 定义一个整数变量 order，用于记录节点的访问顺序。
4. 定义一个字典 visited，用于记录节点是否已被访问，初始状态下所有节点都未被访问。
5. 定义一个字典 low，用于记录每个节点的最小访问顺序，初始状态下所有节点的最小访问顺序均为正无穷。
6. 选择一个起始节点 start，将其标记为已访问，并将 order 设置为 0。
7. 对于 star