注意！
- 在边很多的时候用邻接矩阵，边很少时要用前向星
- 从2开始循环！
题目大意
给定一个无向图$G=(V,E)$，多次询问两点之间的最小割
朴素做法
对于每次询问，我们做一次最大流，复杂度$O(Q\cdot maxflow-time)$，$Q$太大的时候显然无法承受。
这时我们可以先预处理出所有点对的最大流，然后根据每个询问输出答案。
朴素预处理的复杂度$O(n^2\cdot maxflow-time)$，$n$太大的时候我们挂掉了！
提出问题
那么我们如何快速预处理出所有点对的最大流呢？这就是这题所要考察的内容。按照惯例，我们考虑问题要从简单入手，然后推到一般化。注意图是无向的。
那图的简化是什么？没错，是树。
那么假设现在有一颗无向树，求所有点对的最大流用LCA+RMQ即可解决。（例如：2857–TT的身体）
那么对于图，我们理所当然想到要去构造一棵等价于原图的最大流树。
图
Gomory-Hutree是一颗代表了所有源目节点对间的最小割的树。求解出Gomory-Hutree就可以了解两两节点对之间的最大流（最大流最小割定理）。
举例：一个有$6$个节点的无向图，节点间的权重皆为$1$，节点间的最小割如下图所示：
步骤一：创建一棵星型树，节点$1$为中心节点，其他节点为叶子节点，如下图左侧所示。
步骤二：分别选编号为$2$至$6$的节点为源节点$S$，重复做步骤三和步骤四。
步骤三：在星型树中令与$S$节点相邻的节点为目的节点$T$，计算$S$与$T$之间的最大流，并由此得到最小割。将最大流标注在星型树中$S$节点与$T$节点间的链路上。
步骤四：对于每一个编号大于$S$的节点$i$，如果在原图中$S$与$i$是邻居，且$i$与$S$在同一割集中，则去除星型图中$i$与$T$的连接，增加$i$与$S$的连接，如下图中间所示。
最后可得到如上图右侧所示的Gomory-Hutree。
算法步骤
- 首先任选一个点为根。设以结点$1$为根，标记$1$已经check，把所有的结点都连到根$1$。
- 按顺序枚举未check的节点$T$，比如以从小到大的顺序。
- 设$S$为此时结点$T$的父亲，在原图中求$S-T$的最大流
- 从结点$S$开始DFS；
- 把在$S-T$割中属于$T$侧的未check结点设为$T$结点的儿子；标记$T$为check。
- 重复直到所有的点都被check。注意$S-S$的最大流为$0$。
时间复杂度
由于$1$事先被我check了，所以我们最后只要check$|V|-1$次就可以了。
所以复杂度是$O((|V|-1)\cdot maxflow-time)$
预处理所以点对的最大流可以在更新树的同时一起更新，而无需最后再LCA+RMQ；