def dijkstra(s,n,w,cost):

    #始点sから各頂点への最短距離

    #n:頂点数,　w:辺の数, cost[u][v] : 辺uvのコスト(存在しないときはinf)

    d=[float("inf")]*n #各頂点への距離

    used=[False]*n

    d[s]=0

    

    while True:

        v=-1

        #まだ使われてない頂点の中から最小の距離のものを探す

        for i in range(n):

            if (not used[i]) and (v==-1): #その頂点が使われたかチェック

                v=i			            #まだなら仮確定

            elif (not used[i]) and d[i]<d[v]: #より距離が近いのがあればそちらから

                v=i

        if v==-1:

             break

        used[v]=True

               

        for j in range(n):

            d[j]=min(d[j],d[v]+cost[v][j])

    return d

    

n,m=list(map(int,input().split()))

a=[[int(i) for i in input().split()] for i in range(m)]

now=0

ans=m

for _ in range(m):

    flag=True

    cost=[[10**9 for i in range(n)]for i in range(n)]

    for i in range(m):

        if i!=now:

            cost[a[i][0]-1][a[i][1]-1]=1

            cost[a[i][1]-1][a[i][0]-1]=1

    for j in dijkstra(0,n,m-1,cost):

        if j>100:

            flag=False

    if flag==True:

        ans-=1

    now+=1

print(ans)
class UnionFind():

    def __init__(self, n):

        self.n=n

        self.parents=[-1]*n #各要素の親要素の番号を格納するリスト



    def find(self, x): #要素xが属するグループの根を返す

        if self.parents[x]<0:

            return x

        else:

            self.parents[x]=self.find(self.parents[x])

            return self.parents[x]



    def union(self,x,y): #要素xが属するグループと要素yが属するグループとを併合する

        x=self.find(x)

        y=self.find(y)



        if x==y:

            return



        if self.parents[x]>self.parents[y]:

            x,y=y,x



        self.parents[x]+=self.parents[y]

        self.parents[y]=x



    def size(self,x): #要素xが属するグループのサイズ（要素数）を返す

        return -self.parents[self.find(x)]



    def same(self,x,y): #要素x, yが同じグループに属するかどうかを返す

        return self.find(x)==self.find(y)



    def members(self,x): #要素xが属するグループに属する要素をリストで返す

        root=self.find(x)

        return [i for i in range(self.n) if self.find(i)==root]



    def roots(self): #すべての根の要素をリストで返す

        return [i for i, x in enumerate(self.parents) if x<0]



    def group_count(self): #グループの数を返す

        return len(self.roots())



    def all_group_members(self): #{ルート要素: [そのグループに含まれる要素のリスト], ...}の辞書を返す

        return {r: self.members(r) for r in self.roots()}



    def __str__(self):

        return '\n'.join('{}: {}'.format(r, self.members(r)) for r in self.roots())



#print(list(uf.all_group_members().values())) #グループ一覧を表示

#0-indexed n=5なら頂点の名前は0,1,2,3,4



n,m=list(map(int,input().split()))

uf=UnionFind(n)

ans=0

a=[[int(i) for i in input().split()]for i in range(m)]



for i in a:

    x,y=i

    uf.union(x-1,y-1)

cnt=uf.group_count()



for i in range(m):

    uf_new=UnionFind(n)

    for j in range(m):

        x,y=a[j]

        if j==i:

            continue

        uf_new.union(x-1,y-1)

    cnt_new=uf_new.group_count()

    if cnt!=cnt_new:

        ans+=1

print(ans)

        
def dijkstra(s, n, w, cost):
    # 始点sから各頂点への最短距離
    # n:頂点数,　w:辺の数, cost[u][v] : 辺uvのコスト(存在しないときはinf)
    d = [float("inf")] * n  # 各頂点への距離
    used = [False] * n
    d[s] = 0
    while True:
        v = -1
        # まだ使われてない頂点の中から最小の距離のものを探す
        for i in range(n):
            if (not used[i]) and (v == -1):  # その頂点が使われたかチェック
                v = i  # まだなら仮確定
            elif (not used[i]) and d[i] < d[v]:  # より距離が近いのがあればそちらから
                v = i
        if v == -1:
            break
        used[v] = True
        for j in range(n):
            d[j] = min(d[j], d[v] + cost[v][j])
    return d


n, m = list(map(int, input().split()))
a = [[int(i) for i in input().split()] for i in range(m)]
now = 0
ans = m
for _ in range(m):
    flag = True
    cost = [[10**9 for i in range(n)] for i in range(n)]
    for i in range(m):
        if i != now:
            cost[a[i][0] - 1][a[i][1] - 1] = 1
            cost[a[i][1] - 1][a[i][0] - 1] = 1
    for j in dijkstra(0, n, m - 1, cost):
        if j > 100:
            flag = False
    if flag == True:
        ans -= 1
    now += 1
print(ans)

class UnionFind:
    def __init__(self, n):
        self.n = n
        self.parents = [-1] * n  # 各要素の親要素の番号を格納するリスト

    def find(self, x):  # 要素xが属するグループの根を返す
        if self.parents[x] < 0:
            return x
        else:
            self.parents[x] = self.find(self.parents[x])
            return self.parents[x]

    def union(self, x, y):  # 要素xが属するグループと要素yが属するグループとを併合する
        x = self.find(x)
        y = self.find(y)
        if x == y:
            return
        if self.parents[x] > self.parents[y]:
            x, y = y, x
        self.parents[x] += self.parents[y]
        self.parents[y] = x

    def size(self, x):  # 要素xが属するグループのサイズ（要素数）を返す
        return -self.parents[self.find(x)]

    def same(self, x, y):  # 要素x, yが同じグループに属するかどうかを返す
        return self.find(x) == self.find(y)

    def members(self, x):  # 要素xが属するグループに属する要素をリストで返す
        root = self.find(x)
        return [i for i in range(self.n) if self.find(i) == root]

    def roots(self):  # すべての根の要素をリストで返す
        return [i for i, x in enumerate(self.parents) if x < 0]

    def group_count(self):  # グループの数を返す
        return len(self.roots())

    def all_group_members(self):  # {ルート要素: [そのグループに含まれる要素のリスト], ...}の辞書を返す
        return {r: self.members(r) for r in self.roots()}

    def __str__(self):
        return "\n".join("{}: {}".format(r, self.members(r)) for r in self.roots())


# print(list(uf.all_group_members().values())) #グループ一覧を表示
# 0-indexed n=5なら頂点の名前は0,1,2,3,4
n, m = list(map(int, input().split()))
uf = UnionFind(n)
ans = 0
a = [[int(i) for i in input().split()] for i in range(m)]
for i in a:
    x, y = i
    uf.union(x - 1, y - 1)
cnt = uf.group_count()
for i in range(m):
    uf_new = UnionFind(n)
    for j in range(m):
        x, y = a[j]
        if j == i:
            continue
        uf_new.union(x - 1, y - 1)
    cnt_new = uf_new.group_count()
    if cnt != cnt_new:
        ans += 1
print(ans)

-def dijkstra(s, n, w, cost): -    # 始点sから各頂点への最短距離 -    # n:頂点数,　w:辺の数, cost[u][v] : 辺uvのコスト(存在しないときはinf) -    d = [float("inf")] * n  # 各頂点への距離 -    used = [False] * n -    d[s] = 0 -    while True: -        v = -1 -        # まだ使われてない頂点の中から最小の距離のものを探す -        for i in range(n): -            if (not used[i]) and (v == -1):  # その頂点が使われたかチェック -                v = i  # まだなら仮確定 -            elif (not used[i]) and d[i] < d[v]:  # より距離が近いのがあればそちらから -                v = i -        if v == -1: -            break -        used[v] = True -        for j in range(n): -            d[j] = min(d[j], d[v] + cost[v][j]) -    return d +class UnionFind: +    def __init__(self, n): +        self.n = n +        self.parents = [-1] * n  # 各要素の親要素の番号を格納するリスト + +    def find(self, x):  # 要素xが属するグループの根を返す +        if self.parents[x] < 0: +            return x +        else: +            self.parents[x] = self.find(self.parents[x]) +            return self.parents[x] + +    def union(self, x, y):  # 要素xが属するグループと要素yが属するグループとを併合する +        x = self.find(x) +        y = self.find(y) +        if x == y: +            return +        if self.parents[x] > self.parents[y]: +            x, y = y, x +        self.parents[x] += self.parents[y] +        self.parents[y] = x + +    def size(self, x):  # 要素xが属するグループのサイズ（要素数）を返す +        return -self.parents[self.find(x)] + +    def same(self, x, y):  # 要素x, yが同じグループに属するかどうかを返す +        return self.find(x) == self.find(y) + +    def members(self, x):  # 要素xが属するグループに属する要素をリストで返す +        root = self.find(x) +        return [i for i in range(self.n) if self.find(i) == root] + +    def roots(self):  # すべての根の要素をリストで返す +        return [i for i, x in enumerate(self.parents) if x < 0] + +    def group_count(self):  # グループの数を返す +        return len(self.roots()) + +    def all_group_members(self):  # {ルート要素: [そのグループに含まれる要素のリスト], ...}の辞書を返す +        return {r: self.members(r) for r in self.roots()} + +    def __str__(self): +        return "\n".join("{}: {}".format(r, self.members(r)) for r in self.roots()) +# print(list(uf.all_group_members().values())) #グループ一覧を表示 +# 0-indexed n=5なら頂点の名前は0,1,2,3,4 +uf = UnionFind(n) +ans = 0 -now = 0 -ans = m -for _ in range(m): -    flag = True -    cost = [[10**9 for i in range(n)] for i in range(n)] -    for i in range(m): -        if i != now: -            cost[a[i][0] - 1][a[i][1] - 1] = 1 -            cost[a[i][1] - 1][a[i][0] - 1] = 1 -    for j in dijkstra(0, n, m - 1, cost): -        if j > 100: -            flag = False -    if flag == True: -        ans -= 1 -    now += 1 +for i in a: +    x, y = i +    uf.union(x - 1, y - 1) +cnt = uf.group_count() +for i in range(m): +    uf_new = UnionFind(n) +    for j in range(m): +        x, y = a[j] +        if j == i: +            continue +        uf_new.union(x - 1, y - 1) +    cnt_new = uf_new.group_count() +    if cnt != cnt_new: +        ans += 1