我们正在研究生物的进化历程。除了最初的生物外，所有生物都由已存在的生物进化而来。我们把已存在的生物称为父母生物，新诞生的生物称为子生物。

$N$ 个生物各有一个独一无二的出生编号，范围从 $0$ 到 $N-1$。这些编号按生物诞生的顺序分配，因此父母生物的出生编号总是小于子生物的编号，而最初生物的出生编号为 $0$。

生物通过进化诞生的过程可以用一个树形结构来表示：生物是树中的节点，进化关系是连接父母生物和子生物的边，最初生物作为树的根。这个结构被称为进化树。

例如，假设最初编号为 $0$ 的生物进化出编号为 $1$ 和 $2$ 的生物，编号 $1$ 的生物进化出编号 $3$、$4$、$5$ 的生物，编号 $2$ 的生物进化出编号 $6$ 的生物，而编号 $5$ 的生物又进化出编号 $7$ 和 $8$ 的生物，这样的进化树如下图所示，每个节点标有生物的出生编号。

但不幸的是，你的珍贵进化树不小心洒上了咖啡。咖啡浸湿后，进化树的形状和最初生物（编号 $0$）还能辨认，但除最初生物外的其他生物的出生编号已无法识别。

你赶紧给每个生物临时编了个编号：最初生物的临时编号仍为 $0$，其余 $N-1$ 个生物被随机分配了 $1$ 到 $N-1$ 的不同编号。这些临时编号可能与出生编号相同，也可能不同，且不像出生编号那样保证父母生物的编号小于子生物。

例如，同一进化树可能被临时编号如下图所示，每个节点标有临时编号。

幸运的是，你的电脑里存有进化树的备份，但备份文件被加密，你忘记了密码。好在备份程序还能用。程序提供了一个功能：输入两个生物的临时编号，它会告诉你哪个生物的出生编号更小。但若频繁使用这个功能，你的电脑可能会崩溃。因此，你需要编写代码，用尽量少的查询次数恢复进化树中所有生物的出生编号。

实现细节

你需要实现以下函数：

std::vector<int> recover(int N, std::vector<int> U, std::vector<int> V)

• 该函数在一次执行中可能被调用多次。
• U, V：长度为 $N-1$ 的整数数组。对于任意 $0 \leq i \leq N-2$，表示进化树中临时编号为 $U[i]$ 的生物是父母，临时编号为 $V[i]$ 的生物是子生物。所有 $V[i]$ 互不相同。
• 你需要在每次调用中，通过调用后续定义的 compare 函数（可调用 $0$ 次或多次），找出进化树中每个生物的出生编号，并将其存入一个大小为 $N$ 的 std::vector 返回。设返回值为 $X$，则对于所有 $0 \leq i \leq N-1$，临时编号为 $i$ 的生物的出生编号应为 $X[i]$。

程序可调用以下函数：

int compare(int a, int b)

• $a$ 和 $b$ 必须满足 $0 \leq a, b \leq N-1$ 且 $a \neq b$。
• 若临时编号为 $a$ 的生物的出生编号小于临时编号为 $b$ 的生物的出生编号，返回 $1$；否则返回 $0$。

你提交的代码不得包含任何输入输出函数。

样例数据

假设 $N = 4$，$U = [0, 0, 0]$，$V = [1, 2, 3]$。评测程序调用：

recover(4, [0, 0, 0], [1, 2, 3])

树的结构如下图：

假设出生编号如下： - 临时编号 $0$：出生编号 $0$（固定） - 临时编号 $1$：出生编号 $2$ - 临时编号 $2$：出生编号 $3$ - 临时编号 $3$：出生编号 $1$

初始时，可能的出生编号排列有 $[0,1,2,3], [0,1,3,2], [0,2,1,3], [0,2,3,1], [0,3,1,2], [0,3,2,1]$，共 $P = 6$，故 $Z = \left\lceil \log_{2} 6 \right\rceil = 3$。
通过以下调用： - compare(1, 2) 返回 $1$（$2 < 3$） - compare(2, 3) 返回 $0$（$3 > 1$） - compare(1, 3) 返回 $0$（$2 > 1$） - compare(0, 3) 返回 $1$（$0 < 1$）

调用 $4$ 次后返回 $[0, 2, 3, 1]$，结果正确。此时 $C = 4$，$K = \frac{4}{3} \leq 1.4$，得满分。此样例满足子任务 $2$ 和 $4$ 的条件。

子任务

对于所有输入数据，满足：

• $2 \leq N \leq 10000$
• 对于所有 $0 \leq i \leq N-2$：
  • $0 \leq U[i] \leq N-1$
  • $1 \leq V[i] \leq N-1$
  • $U[i] \neq V[i]$
• 输入数据构成一个有效的进化树。
• 一次执行中所有 recover 调用中 $N$ 的总和不超过 $10000$。
• 本题的评测程序是非自适应的（NOT adaptive），即各生物的出生编号在程序开始时已固定，不会因 compare 调用而改变。

详细子任务附加限制及分值如下表所示。

每次 recover 调用按以下方式评分。各子任务的得分取该子任务内所有测试用例中 recover 调用得分的最小值：

• 若程序异常终止或 recover 返回值错误，得 $0$ 分。

• 在未知 compare 提供的编号大小关系及子任务限制时，对于 $0 \leq i \leq N-1$，临时编号为 $i$ 的生物的出生编号为 $X[i]$ 的可能排列 $X$（$0, 1, \cdots, N-1$ 的顺序）数量记为 $P$。因正确答案也是可能的 $X$ 之一，$P$ 为正整数。定义 $Z = \left\lceil \log_{2} P \right\rceil$，$C$ 为本次调用中 compare 的调用次数。得分由 $K = \frac{C}{Z}$ 决定。若 $Z = 0$ 导致 $K$ 未定义，则当 $C = 0$ 时 $K = 0$，当 $C > 0$ 时 $K = 2025$。

• 若 $K > 20$，得 $0$ 分。

• 若 $8 < K \leq 20$，得该子任务分数的 $\left(5 \times \frac{20 - K}{12} + 5\right)$%。
• 若 $2.5 < K \leq 8$，得该子任务分数的 $\left(50 \times \frac{8 - K}{5.5} + 10\right)$%。
• 若 $1.5 < K \leq 2.5$，得该子任务分数的 $(20 \times (2.5 - K) + 60)$%。
• 若 $1.4 < K \leq 1.5$，得该子任务分数的 $\left(10 \times \frac{1.5 - K}{0.1} + 80\right)$%。
• 若 $K \leq 1.4$，得该子任务分数的 $100\%$。

样例交互库

示例评测程序接收测试用例数量 $T$，随后接收 $T$ 组输入，每组包括：

• 第 $1$ 行：$N$
• 第 $2$ 行：$PAR[1]\ PAR[2]\ \cdots\ PAR[N-1]$
• 第 $3$ 行：$Y[0]\ Y[1]\ \cdots\ Y[N-1]$

其中： - $PAR[i]$：出生编号为 $i$ 的生物的父母出生编号，满足 $0 \leq PAR[i] < i$。 - $Y[i]$：出生编号为 $i$ 的生物的临时编号，$Y[0] = 0$，且 $Y$ 是 $0, 1, \cdots, N-1$ 的排列。

对每个测试用例，程序根据进化树构造 $U$ 和 $V$，调用 recover，并输出：

• 若 compare(a, b) 的 $a, b$ 不满足 $0 \leq a, b \leq N-1$，输出 Wrong Answer [1]。
• 若 $a = b$，输出 Wrong Answer [2]。
• 若 recover 返回数组长度不为 $N$，输出 Wrong Answer [3]。
• 否则，第一行输出 C: 4（$C$ 为 compare 调用次数），第二行输出 recover 返回值 $X$ 的元素。

输出 Wrong Answer 后程序立即终止。

注意，正确输出应满足 $Y[X[i]] = i$，但示例程序不验证这一点，且可能与实际评测程序不同。