问题分析 题目要求计算有向图 $G$ 的函数 $h(G)$，其中 $h(G)$ 定义为所有顶点 $u$ 的函数值 $f(u, G)$ 之和。函数 $f(u, G)$ 的计算过程涉及按顺序检查顶点 $v$ 是否与 $u$ 双向可达，并在满足条件时删除顶点 $v$。

关键观察 通过分析函数 $f(u, G)$ 的计算过程，可以发现：

点对 $(i, j)$（其中 $i \leq j$）会对 $h(G)$ 产生贡献，当且仅当在图中存在从 $i$ 到 $j$ 和从 $j$ 到 $i$ 的路径，且路径上所有顶点的编号都不小于 $i$。

将问题转化为对点对的贡献计数，可以简化计算。

核心思路 定义关键变量：设 $T(i, j)$ 表示使得 $i$ 和 $j$ 双向连通的最大边权（即边编号）的最小值。这里边权定义为边的输入顺序编号。

动态规划计算：使用类 Floyd 算法，从大到小枚举中间顶点 $k$，更新所有点对 $(i, j)$ 的 $T(i, j)$ 值。通过这种方式，可以高效地计算出所有点对的双向连通性。

贡献统计：对于每个点对 $(i, j)$，若 $T(i, j)$ 存在，则它对所有删除边数小于 $T(i, j)$ 的图 $G_t$ 产生贡献。通过后缀和技巧，可以快速计算出所有 $h(G_t)$ 的值。

算法流程 初始化 $d$ 数组，存储点对间的最大边权。

从 $n$ 到 $1$ 逆序枚举中间顶点 $k$，更新所有点对的 $d[i][j]$ 值。

对于每个点对 $(j, k)$（$j \geq k$），根据 $d[j][k]$ 和 $d[k][j]$ 的最小值确定其贡献的边范围。

使用后缀和数组 $h$ 统计贡献，最终输出所有 $h(G_t)$ 的值。

复杂度分析 时间复杂度：$O(n^3)$，主要来源于三重循环的 Floyd 算法。

空间复杂度：$O(n^2)$，用于存储点对间的边权信息。