题目描述

为了达到新冠疫情精准防控的需要，为了避免全员核酸检测带来的浪费，需要精准圈定可能被感染的人群。

现在根据传染病流调以及大数据分析，得到了每个人之间在时间、空间上是否存在轨迹的交叉。

现在给定一组确诊人员编号 (X1,X2,X3,…Xn)在所有人当中，找出哪些人需要进行核酸检测，输出需要进行核酸检测的数。

(注意:确诊病例自身不需要再做核酸检测)需要进行核酸检测的人，是病毒传播链条上的所有人员，即有可能通过确诊病例所能传播到的所有人。

例如:A是确诊病例，A和B有接触、B和C有接触 C和D有接触，D和E有接触。那么B、C、D、E都是需要进行核酸检测的人

输入描述

第一行为总人数N

第二行为确证病例人员编号（确证病例人员数量<N），用逗号隔开

接下来N行，每一行有N个数字，用逗号隔开，其中第i行的第j个数字表名编号i是否与编号j接触过。0表示没有接触，1表示有接触

备注：

人员编号从0开始

0 < N < 100 0<N<1000<N<100

输出描述

输出需要做核酸检测的人数

用例

输入

5
1,2
1,1,0,1,0
1,1,0,0,0
0,0,1,0,1
1,0,0,1,0
0,0,1,0,1

输出

3

说明

编号为1、2号的人员为确诊病例
1号与0号有接触，0号与3号有接触，2号与4号有接触。所以，需要做核酸检测的人是0号、3号、4号,总计3人要进行核酸检测。

解题思路

1. 初始化一个大小为N的布尔数组visited，用来记录每个人是否已经被访问过（即是否已经确定需要进行核酸检测）。
2. 初始化一个大小为N×N的布尔矩阵contacts，用来表示人与人之间的接触情况。如果contacts[i][j]为true，则表示编号为i的人与编号为j的人有接触。
3. 从输入中读取确诊病例的编号，并对每个确诊病例执行深度优先搜索（DFS）：
   • 在DFS中，首先将当前节点（即当前人员编号）标记为已访问。
   • 然后遍历该节点的所有邻接节点（即与当前人员有接触的所有人），如果邻接节点未被访问，则递归地对邻接节点执行DFS。
4. 完成DFS后，遍历visited数组，统计除确诊病例外的已访问节点的数量，即为需要进行核酸检测的人数。

用例模拟计算过程：

1. 初始化visited数组为[false, false, false, false, false]。
2. 构建contacts矩阵如下：

   [true,  true,  false, true,  false]
   [true,  true,  false, false, false]
   [false, false, true,  f