import sys

# Mărim limita de recursivitate pentru a susține grafuri mari (N <= 100.000)
sys.setrecursionlimit(200_000)

infile = open("ctc.in", "r")
outfile = open("ctc.out", "w")

# Citim prima linie: numărul de noduri (N) și numărul de muchii (M)
line = infile.readline()
if line:
  nr_noduri, nr_muchii = map(int, line.strip().split())

# Inițializăm listele de adiacență pentru graf și graful transpus
adj = {i: [] for i in range(1, nr_noduri + 1)}
adj_t = {i: [] for i in range(1, nr_noduri + 1)}

# Citirea muchiilor
for _ in range(nr_muchii):
  line = infile.readline()
  if not line:
    break
  u, v = map(int, line.strip().split())
  adj[u].append(v)
  adj_t[v].append(u)  # Construim graful transpus G^T

# Pasul 1: Căutare în adâncime (CA) pe G pentru a calcula timpii de terminare
visited = [False] * (nr_noduri + 1)
finish_order = []


def dfs1(node):
  visited[node] = True
  for neighbour in adj[node]:
    if not visited[neighbour]:
      dfs1(neighbour)
  finish_order.append(node)


for i in range(1, nr_noduri + 1):
  if not visited[i]:
      dfs1(i)

# Pasul 2 și 3: Căutare în adâncime (CA) pe graful transpus G^T,
# considerând vârfurile în ordinea descrescătoare a timpilor de terminare
visited = [False] * (nr_noduri + 1)
scc_list = []


def dfs2(node, current_scc):
  visited[node] = True
  current_scc.append(node)
  for neighbour in adj_t[node]:
    if not visited[neighbour]:
      dfs2(neighbour, current_scc)


# Parcurgem în ordine inversă (descrescătoare) a timpilor de terminare
for node in reversed(finish_order):
  if not visited[node]:
    current_scc = []
    dfs2(node, current_scc)
    scc_list.append(current_scc)

# Pasul 4: Scrierea rezultatelor în fișierul de ieșire ctc.out
outfile.write(str(len(scc_list)) + "\n")
for scc in scc_list:
  outfile.write(" ".join(map(str, scc)) + "\n")

infile.close()
outfile.close()