Copil Copac is given a list of n−1 edges describing a tree of n vertices. He decides to draw it using the following algorithm: Step 0 : Draws the first vertex (vertex 1 ). Go to step 1 . Step 1 : For every edge in the input, in order: if the edge connects an already drawn vertex u to an undrawn vertex v , he will draw the undrawn vertex v and the edge. After checking every edge, go to step 2 . Step 2 : If all the vertices are drawn, terminate the algorithm. Else, go to step 1 . A reading is defined as the number of times Copil Copac performs step 1 . Find the number of readings needed by Copil Copac to draw the tree. Input Each test contains multiple test cases. The first line of input contains a single integer t (1≤t≤104 ) — the number of test cases. The description of test cases follows. The first line of each test case contains a single integer n (2≤n≤2⋅105 ) — the number of vertices of the tree. The following n−1 lines of each test case contain two integers ui and vi (1≤ui,vi≤n , ui≠vi ) — indicating that (ui,vi) is the i -th edge in the list. It is guaranteed that the given edges form a tree. It is guaranteed that the sum of n over all test cases does not exceed 2⋅105 . Output For each test case, output the number of readings Copil Copac needs to draw the tree.

首先，我们可以使用邻接表来存储树的结构。然后，我们可以使用 BFS（广度优先搜索）算法来模拟 Copil Copac 的绘图过程。

具体来说，我们可以从第一个顶点开始，将其标记为已绘制，并将其加入队列中。然后，我们可以不断地从队列中取出顶点，检查它的所有未标记的邻居。如果邻居未被标记，我们可以将其标记为已绘制，并将其加入队列中。我们可以将 Copil Copac 进行一次 Step 1 的操作看作 BFS 算法中的一轮搜索。当所有的顶点都被标记为已绘制时，算法终止。

因为每个顶点最多被访问一次，每个边最多被访问两次，所以时间复杂度为 O(n)。每个测试用例的输出即为 BFS 算法执行的轮数。

以下是使用 Python 3 实现的代码：

相关问题

输出:标准输出Copil给Copac一个n -1条边的列表来描述一个n个顶点的树。他决定用下面的算法来画:步骤0:绘制第一个顶点(顶点1)。转到步骤1。第一步:对于输入中的每条边，按照顺序:如果这条边连接了一个已经画好的顶点u和一个未画好的顶点u，那么它将绘制未画好的顶点v和这条边。检查完所有边后，转到步骤2.d步骤2:如果所有顶点绘制完成，则终止算法。否则，执行步骤1。读取次数定义为Copil Copac执行步骤1的次数。求Copil Copac绘制树所需的读数数。

这道题需要用到树的遍历算法，可以选择使用深度优先遍历或广度优先遍历。以下是使用深度优先遍历的思路：

1. 从根节点开始，将其标记为已访问。
2. 遍历其所有子节点，如果子节点未被访问，则将子节点标记为已访问，并将边的数量加1。
3. 递归遍历子节点的子节点，重复步骤2，直到所有节点都被访问。

代码实现如下：

n = int(input())
edges = []
for i in range(n-1):
    u, v = map(int, input().split())
    edges.append((u, v))

visited = [False] * (n+1)
edges_count = 0

def dfs(node):
    global edges_count
    visited[node] = True
    for u, v in edges:
        if u == node and not visited[v]:
            edges_count += 1
            dfs(v)
        elif v == node and not visited[u]:
            edges_count += 1
            dfs(u)

dfs(1)
print(edges_count)

其中，变量 `visited` 用于记录每个节点是否被访问过，初始值为 `False` 表示所有节点都未被访问。变量 `edges_count` 用于记录绘制边的数量，初始值为 `0`。函数 `dfs` 实现了深度优先遍历，参数 `node` 表示当前节点。对于每条边，如果它连接的节点中有一个已经被访问过，则说明这条边可以被绘制。绘制完所有能够绘制的边后，递归遍历子节点，直到所有节点都被访问。

最后输出 `edges_count` 即为读取次数。

VSCode中的GitHub Copil

GitHub Copilot是一个自动写代码的插件，它可以根据你的上下文的代码来补全你需要的代码以及自己库里的部分代码。要在VSCode中使用GitHub Copilot，首先需要在VSCode插件商店里下载Copilot插件。下载之后，你需要注册资格才能使用该插件。你可以在官网申请体验资格。使用体验方面，如果你经常使用VSCode并且本地已经有了很多的项目代码，那么这个插件会给你提供帮助。然而，如果你不是一个经常用VSCode写项目的程序员或者不是一个经过使用VSCode写算法题的ACMer，它的用处可能不会很大。至于安全性方面，我无法给出具体评价，但你可以根据自己的需求和情况来决定是否使用该插件。
至于在VSCode中使用GitHub Copilot的具体操作，我无法提供详细步骤，但你可以参考GitHub Copilot的自述文件和官方文档，它们会提供更多关于安装和使用的信息。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>