== include(page="template/taskheader" task_id="critice2") ==

Se da un graf neorientat conex cu $N$ noduri si $M$ muchii. Vrem sa adaugam la acest graf alte $E$ muchii, insa vom adauga o muchie $i$ din cele $E$ muchii cu probabilitatea $P[i]$. Vrem ca la final sa stim numarul mediu de muchii critice din graf.

Se da un graf neorientat conex cu $N$ noduri si $M$ muchii. Exista si $E$ muchii fictive, o muchie $i$ din cele $E$ avand probabilitatea $P[i]$ sa apara in graf. Vrem sa stim numarul mediu de muchii critice din graf.

h2. Date de intrare

h2. Date de ieşire

În fişierul de ieşire $critice2.out$ trebuie sa afisati cu o precizie de **6** zecimale numarul mediu de muchii critice din graful final.

În fişierul de ieşire $critice2.out$ trebuie sa afisati cu o precizie de **4** zecimale numarul mediu de muchii critice din graful final.

h2. Restricţii

* $1 ≤ N,E ≤ 100 000$
* $1 ≤ M ≤ 200 000$

* $1 ≤ N ≤ 100 000$
* $1 ≤ M,E ≤ 200 000$

* Se pot repeta muchii si pot exista muchii de la un nod la el insusi

* O muchie se considera critica daca eliminarea ei din graf ar face ca graful sa nu mai fie conex
* Raspunsul se considera corect daca diferenta dintre ce afisati si rezultatul comisiei difera prin cel mult *0.0001*

h2. Exemplu

6 8 0.123
4 7 0.752
| 0.562500 |

| 5 5
1 2
1 2
3 1
3 4
4 5
2
1 1 0.283000
1 5 0.510200
| 1.469400 |
 
h2. Explicatii
Pentru primul exemplu cu probabilitate $0.7$ nu apare niciuna din cele $E$ muchii. Graful astfel obtinut are o singura muchie critica. Cu probabilitate $0.3$ apare acea muchie in graf si astfel graful nu mai are nicio muchie critica. Raspunsul este deci $0.7 * 1 + 0.3 * 0 = 0.7$.

== include(page="template/taskfooter" task_id="critice2") ==
 

== include(page="template/taskfooter" task_id="critice2") ==