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 ii 名用户关注的总人数，user_list[i] 是第 ii 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 LL 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
代码
思路
1.使用邻接表存储数据，将数据构造为有向图
2.使用bfs广搜，每个用户搜索L层，每次找到到一个新的用户，就把结果+1
#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<cstring>
#include<queue>
using namespace std;
const int N = 1010,M = 100010;
int h[N],e[M],ne[M],idx;
bool st[N];
int n,L;
void add(int a,int b)
{
e[idx] = b,ne[idx] = h[a],h[a] = idx++;
}
int bfs(int start)
{
queue<int> q;
memset(st,0,sizeof st);
q.push(start);
st[start] = true;
int res = 0;
for(int i = 0;i < L;i++)
{
int sz = q.size();
while (sz--)
{
int t = q.front();
q.pop();
for(int j = h[t];j != -1;j = ne[j])
{
int x = e[j];
if (!st[x])
{
q.push(x);
st[x] = true;
res++;
}
}
}
}
return res;
}
int main()
{
scanf("%d%d",&n,&L);
memset(h,-1,sizeof h);
for(int i = 1;i <= n;i++)
{
int cnt;
scanf("%d",&cnt);
while (cnt--)
{
int x;
scanf("%d",&x);
add(x,i);
}
}
int m;
scanf("%d\n",&m);
while (m--)
{
int x;
scanf("%d",&x);
printf("%d\n",bfs(x));
}
return 0;
}