给你一个 N N个点、 M M条边，不包含重边的无向连通图。 如果删掉某条边之后，这张图变为不连通的了，则这条边称为“special edge”。 输出"special edge"的个数。 代码

这个问题是在问如何找出一个无向连通图中使得图变成不连通的“特殊”边的数量。给定的是一个有 N 个顶点和 M 条边的无向图，且保证没有自环（即重边）。为了找到这些特殊的边，可以使用拓扑排序或者深度优先搜索 (DFS) 或广度优先搜索 (BFS) 算法：

1. **拓扑排序**：如果图是一个有向无环图 (DAG)，我们可以尝试进行拓扑排序。删除每条边后检查是否还能得到一个有效的拓扑排序序列，若不能则这条边就是“特殊边”。但注意，这种方法假设输入图已经是连通的。

2. **DFS/BFS**：从任意一个起点开始遍历整个图。对于每个节点，标记其相邻的所有节点为已访问。如果在遍历时发现无法继续扩展路径（即遇到未访问过的节点），说明之前通过的那条边可能是“特殊边”，因为它将当前连通分量与其他部分隔开。统计这样的边即可。

为了编写这个算法，你需要遍历所有的边并记录它们参与的连接，然后检查去除每一条边后的连通性。这通常涉及到一些数据结构操作，比如邻接表或邻接矩阵。

# 示例代码（伪代码）
def count_special_edges(graph):
    visited = set()  # 初始化已访问节点集合
    special_edges = 0

    def dfs(node, parent):  # 使用DFS查找连通组件
        visited.add(node)
        for neighbor in graph[node]:
            if neighbor not in visited:
                dfs(neighbor, node)
        return len(graph[node]) - 1  # 返回从根到当前节点的边数

    # 对于每一个节点，进行一次DFS
    for node in range(N):
        if node not in visited:
            num_edges_to_root = dfs(node, None)
            # 如果去掉当前节点到根的边会改变连通性，则增加特殊边计数
            if num_edges_to_root > 1:
                special_edges += num_edges_to_root - 1

    return special_edges