深度优先搜索是一种常见的搜索算法。通过此算法,我们可以从一个无重边、无自环的无向连通图 G = (V, E),和某个出发点 s,得到一棵树 T。
算法的流程描述如下:
可以证明,当图 G 为连通图时,该算法会得到图的某一棵生成树 T。但算法得到的树 T 可能不是唯一的,它取决于搜索的顺序,也就是算法的第 4 步所选取的顶点。指定出发点 s 后,如果能够选取一种特定的搜索顺序,使得算法得到的树恰好是 T,则我们称 T 是 G 的一棵 s-dfs 树。
现在给定一棵 n 个顶点的树 T,顶点编号为 1 \sim n,并额外给出 m 条边。我们保证这 m 条边两两不同,连接不同的顶点,且与 T 中的 n - 1 条树边两两不同。我们称额外给出的 m 条边为非树边。在这 n 个顶点中,我们指定了恰好 k 个顶点作为关键点。
现在你想知道,有多少种选取这 m 条非树边的方法(可以全部不选),使得:将 T 的边与被选中的非树边构成图 G 之后,存在某个关键点 s,使得 T 是 G 的一棵 s-dfs 树。
由于答案可能十分巨大,你只需要输出方案数在模 (10 ^ 9 + 7) 意义下的值。
输入的第一行包含一个整数 c,表示测试点编号。c = 0 表示该测试点为样例。
输入的第二行包含三个正整数 n, m, k,分别表示顶点个数,非树边的数量,关键点的数量。
接下来 n - 1 行,每行包含两个正整数 u, v 表示树 T 的一条边。保证这 n - 1 条边构成了一棵树。
接下来 m 行,每行包含两个正整数 a, b 表示一条非树边。保证 (a, b) 不与树上的边重合,且没有重边。
输入的最后一行包含 k 个正整数 s_1, s_2, \dots, s_k,表示 k 个关键点的编号。保证 s_1, s_2, \dots, s_k 互不相同。
输出一行包含一个非负整数,表示方案数在模 (10 ^ 9 + 7) 意义下的值。
0 4 2 2 1 2 2 3 3 4 1 3 2 4 2 3
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【样例解释 #1】
在这个样例中,有三种选取非树边的方法:只选取边 (1, 3),只选取边 (2, 4),或不选取任何条非树边。
如果只选取边 (1, 3),或者不选取任何一条非树边,则我们发现 T 都是图 G 的 3-dfs 树。指定的搜索顺序如下:
如果只选取边 (2, 4),则我们可以说明 T 是图 G 的 2-dfs 树。指定的搜索顺序如下:
对于所有测试数据保证:1 \le k \le n \le 5 \times 10 ^ 5,1 \le m \le 5 \times 10 ^ 5。
测试点编号 | n \le | m \le | k \le | 特殊性质 |
---|---|---|---|---|
1 \sim 3 | 6 | 6 | n | 无 |
4 \sim 6 | 15 | 15 | 6 | 无 |
7 \sim 9 | 300 | 300 | 6 | 无 |
10 \sim 11 | 300 | 300 | n | A |
12 \sim 13 | 300 | 300 | n | B |
14 \sim 16 | 300 | 300 | n | 无 |
17 \sim 18 | 2 \times 10 ^ 5 | 2 \times 10 ^ 5 | n | A |
19 \sim 21 | 2 \times 10 ^ 5 | 2 \times 10 ^ 5 | n | B |
22 | 2 \times 10 ^ 5 | 2 \times 10 ^ 5 | n | 无 |
23 \sim 25 | 5 \times 10 ^ 5 | 5 \times 10 ^ 5 | n | 无 |
特殊性质 A:保证在 T 中,i 号点与 i + 1 号点相连(1 \le i < n)。
特殊性质 B:保证若将 T 的边与所有 m 条非树边构成一个图 G,则 T 是 G 的棵 1-dfs 树。
请注意,1 号点不一定是 k 个关键点之一。
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