两个单词的最长公共前缀是指这两个单词开头相同的最长单词。例如，单词 "identity" 和 "idealistic" 的最长公共前缀是 "ide"。

一个数据库包含 $N$ 个单词。

在数据库中搜索查询单词 $W$ 的算法非常简单。它将单词 $W$ 与数据库中的每个单词逐个进行比较。两个单词会逐字符进行比较，直到找到一个不同的字符，或者到达其中一个单词的末尾（此时可以确定这两个单词相等，或者其中一个比另一个更长）。当算法在数据库中找到单词 $W$ 时，它就会终止。

分析该算法表明，找到单词 $W$ 所需的步数等于：$W$ 与之进行比较的单词数量，加上 $W$ 与其比较过的每个单词的最长公共前缀长度之和。

请编写一个程序，计算该算法在寻找 $Q$ 个查询单词中的每一个时所使用的步数。

输入格式

第一行包含一个整数 $N$（$1 \le N \le 30000$），表示数据库中的单词数量。

接下来的 $N$ 行，每行包含一个来自数据库的单词。单词按算法与查询单词进行比较的顺序给出。数据库中的所有单词都是互不相同的。

下一行包含一个整数 $Q$（$1 \le Q \le 30000$），表示查询的单词数量。

接下来的 $Q$ 行，每行包含一个查询单词。

输入中的所有单词均为长度小于 30 的英文小写字母字符串。

输出格式

针对每个查询单词，输出一行一个整数，表示算法在搜索该单词时所使用的步数。

样例

输入样例 1

5
hobotnica
robot
hobi
hobit
robi
4
robi
hobi
hobit
rakija

输出样例 1

12
10
16
7

输入样例 2

8
majmunica
majmun
majka
malina
malinska
malo
maleni
malesnica
3
krampus
malnar
majmun

输出样例 2

8
29
14

说明

在第二个样例中，搜索单词 "krampus" 所需的步数为 8，因为算法只需要将它的第一个字母与数据库中的每个单词进行比较。

在搜索单词 "malnar" 时，对于前三个单词，我们每个需要 3 步；对于剩下的五个单词，我们每个需要 4 步，总共需要 29 步。

为了找到单词 "majmun"，我们总共需要 14 步。对于数据库中的第一个单词，我们有 6 次成功的比较，以及 1 步用于确定单词 "majmunica" 比查询单词更长。对于第二个单词，我们同样有 6 次成功的比较，以及最后 1 步用于确定这两个单词相等。在找到该单词后，算法愉快地终止。