手机屏幕幽幽地亮起，“蓝小圈” 社交平台的图标微微闪动。小蓝作为该平台的后端架构师，正盯着流量监控面板上不断跳动的数据。
为了提升用户粘性，平台产品经理提出了全新的 “圈层互动” 功能。系统中共有 N 个用户结点，初始时，每位用户的 “活跃度” 均为 0，且彼此之间处于陌生人状态，没有任何社交关联。
随着产品功能的上线，后台日志将按顺序记录 Q 条用户行为指令。这些指令如下：
1. 建立好友：用户 X 与用户 Y 相互关注，双方所在的社交圈正式连通。若两者已处于同一社交圈，则忽略此操作。
2. 发布个人动态：用户 X 发布了一条个人动态，其个人活跃度提升 A 个单位。
3. 圈层热议：用户 X 发起了一个热门话题，该话题产生极强的辐射效应，使得所有与 X 处于同一社交圈（即通过好友关系可直接或间接连通）的用户，其活跃度同步追加 A 个单位。
4. 数据查询：运营团队请求获取用户 X 当前的活跃度数，用于分析用户质量。随着用户量激增，高频的社交互动请求让服务器核心计算模块面临巨大压力。作为小蓝的协助者，请你接管日志处理单元，并按顺序输出所有的查询结果
第一行包含两个正整数 N 和 Q，分别代表平台用户总数与行为日志的总条数。
随后 Q 行，每行描述一条具体的行为指令，格式遵循以下四种类型之一：
• 1X Y：执行 “建立好友”，连通用户 X 与 Y 的社交圈。
• 2X A：执行 “个人动态”，为用户 X 的活跃度增加 A。
• 3X A：执行 “圈层热议”，为 X 所在社交圈内的所有用户活跃度增加 A。
• 4X：执行 “数据查询”，查询用户 X 的当前活跃度。
针对每一条 “数据查询” 指令，输出单独的一行整数，代表目标用户当前的活跃度数值。
36 1 1 2 1 1 3 2 1 5 3 2 5 4 1 4 2
10 5
【评测用例规模与约定】
对于 30% 的评测用例，1 ≤ N ≤ 1000，1 ≤ Q ≤ 1000。
对于所有评测用例，1 ≤ N ≤ 2 × 105，1 ≤ Q ≤ 2 × 105，1 ≤ X, Y ≤ N，
1 ≤ A ≤ 109。保证测试数据中至少包含一条类型为 4 的 “数据查询” 指令。