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微博被称为中文版的 Twitter。

微博上的用户既可能有很多关注者，也可能关注很多其他用户。

因此，形成了一种基于这些关注关系的社交网络。

当用户在微博上发布帖子时，他/她的所有关注者都可以查看并转发他/她的帖子，然后这些人的关注者可以对内容再次转发…

现在给定一个社交网络，假设只考虑 L 层关注者，请你计算某些用户的帖子的最大可能转发量。

补充

如果 B 是 A 的关注者，C 是 B 的关注者，那么 A 的第一层关注者是 B，第二层关注者是 C。

输入格式

第一行包含两个整数，N 表示用户数量，L 表示需要考虑的关注者的层数。

假设，所有的用户的编号为 1∼N。

接下来 N 行，每行包含一个用户的关注信息，格式如下：

M[i] user_list[i]

M[i] 是第 i 名用户关注的总人数，user_list[i] 是第 i 名用户关注的 M[i] 个用户的编号列表。

最后一行首先包含一个整数 K，表示询问次数，然后包含 K 个用户编号，表示询问这些人的帖子的最大可能转发量。

输出格式

按顺序，每行输出一个被询问人的帖子最大可能转发量。

假设每名用户初次看到帖子时，都会转发帖子，只考虑 L 层关注者。

数据范围

1≤N≤1000
1≤L≤6
1≤M[i]≤100,
1≤K≤N

输入样例：

7 3
3 2 3 4
0
2 5 6
2 3 1
2 3 4
1 4
1 5
2 2 6

输出样例：

4
5

难度：中等

时/空限制：3s / 64MB

总通过数：1184

总尝试数：2664

来源：PAT甲级真题1076

算法标签

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认真读题

 用到宽度优先搜索，以该点为根节点每次向下搜一层，即搜完该点的所有子树个数，一共搜索m层，难点在于如何实现只搜索m层？

可以预先声明一个变量sz，存储前三次搜索时入队的个数，即队列里面的元素个数，最后相加，

前三次搜索中第一次入队的是该点(根节点），意思是第m层只入队并没有出队，所以最后bfs返回的是res+q.size()-1.

一定要将判重的st数组首先memset，位置放到后面也会答案错误，这一点不清楚，懂的大佬可以解释一下