import sys

read = sys.stdin.buffer.read

readline = sys.stdin.buffer.readline

readlines = sys.stdin.buffer.readlines

from collections import deque





def find_shortest_cycle(G, s):

    dq = deque()

    N = len(G)

    INF = float('inf')

    dist = [INF] * N

    dist[s] = 0

    parent = [-1] * N



    ans_last = None # sからループを探して見つかった時の、ループの最後の頂点番号

    dq.append(s)

    # BFSで、最短のループを見つける

    while dq and ans_last is None:

        v = dq.popleft()

        d = dist[v]

        for n in G[v]:

            # 頂点vからいける頂点の中に開始点があったら、ループである

            if dist[n] == 0:

                ans_last = v

                parent[n] = v

                break

            # まだ探索していない頂点なら次の探索候補にする

            elif dist[n] == INF:

                dist[n] = d + 1

                parent[n] = v

                dq.append(n)



    # ループが見つかった場合

    if ans_last:

        # ループの最後の頂点から、元の頂点をたどり、そのルートを逆にする

        g = ans_last

        route = [g]

        while g != s:

            g = parent[g]

            route.append(g)

        return list(reversed(route))

    

    # 見つからなかった場合はNoneを返す

    return None



def main():

    N, M, *A = map(int, read().split())



    G = [[] for i in range(N+1)]

    for a, b in zip(A[::2], A[1::2]):

        G[a].append(b)



    # すべての頂点の入次数が 1、出次数が 1 であるような G の誘導部分グラフ

    # [すべての頂点の入次数が 1、出次数が 1 のグラフ] -> ループ



    # 有向グラフ G=(V,E) に対し、次のような条件を満たす有向グラフ G′=(V′,E′) を G の誘導部分グラフと呼ぶ。

    # V′ は V の (空でない) 部分集合である。

    # E′ は、E の辺であって両端点がともに V′ に含まれるものすべてを含む集合である。



    # -> ループでも、ショートカットできるようなループはだめ



    # 例: 1 -> 2 -> 3 -> 4 -> 5

    #     ^    |         ^    |

    #     |    ----------|    |

    #     ---------------------

    # V' = {1, 2, 3, 4, 5} としてしまうと、

    # E' = {(1->2), (2->3), (3->4), (2->4), (4->5), (5->1)}

    # となってしまい、この誘導部分グラフG'=(V', E')において、

    # 頂点2の出次数が2になってしまう。（頂点4の入次数も2になってしまう）

    # V' = {1, 2, 4, 5} とすれば、

    # E' = {(1->2), (2->4), (4->5), (5->1)}

    # となり、すべての頂点の入次数が 1、出次数が 1 となる

    

    # つまり、ショートカットできない最短のループを1つでも見つければよい

    

    min_route = None

    for s in range(1, N+1):

        # 各頂点を開始点にしてループを探す

        route = find_shortest_cycle(G, s)

        # ループが複数ある場合、短いほうを採用

        if route:

            if min_route is None or len(route) < len(min_route):

                min_route = route

    

    if min_route:

        print(len(min_route), *min_route, sep='\n')

    else:

        print(-1)



if __name__ == '__main__':

    main()

import sys

read = sys.stdin.buffer.read

readline = sys.stdin.buffer.readline

readlines = sys.stdin.buffer.readlines

from collections import deque



def shorten_cycle(G, route):

    # ループだとすでに分かってるルートに対して、

    # ショートカットが存在する場合はショートカットを行い、

    # ルートを短くする



    _next = {k: v for k, v in zip(route, route[1:]+route[:1])}

    v = route[0]

    while True:

        # もしvからroute内の、次の点ではない点nにいける場合

        for n in G[v]:

            # v -> x -> y -> n としていたところを、

            # v -> n とする

            if n in route and n != _next[v]:

                new_route = [n]

                s = n

                while s != v:

                    s = _next[s]

                    new_route.append(s)

                _next[v] = n

                # 無駄な部分を削除した新しい経路に対して、調査を最初からやり直す

                route = new_route

                v = route[0]

                break

        # 点vにショートカットがない場合

        else:

            # 次の点が最初の点の場合は、もうこれ以上ショートカットできないので終わり

            v = _next[v]

            if v == route[0]:

                break

    

    return route



def find_cycle(G, s):

    dq = deque()

    N = len(G)

    INF = float('inf')

    dist = [INF] * N

    dist[s] = 0

    parent = [-1] * N



    ans_last = None # sからループを探して見つかった時の、ループの最後の頂点番号

    dq.append(s)

    # BFSでループを見つける

    while dq and ans_last is None:

        v = dq.popleft()

        d = dist[v]

        for n in G[v]:

            # 頂点vからいける頂点の中に開始点があったら、ループである

            if dist[n] == 0:

                ans_last = v

                parent[n] = v

                break

            # まだ探索していない頂点なら次の探索候補にする

            elif dist[n] == INF:

                dist[n] = d + 1

                parent[n] = v

                dq.append(n)



    # ループが見つかった場合

    if ans_last:

        # ループの最後の頂点から、元の頂点をたどり、そのルートを逆にする

        g = ans_last

        route = [g]

        while g != s:

            g = parent[g]

            route.append(g)

        return list(reversed(route))

    

    # 見つからなかった場合はNoneを返す

    return None



def main():

    N, M, *A = map(int, read().split())



    G = [[] for i in range(N+1)]

    for a, b in zip(A[::2], A[1::2]):

        G[a].append(b)



    # すべての頂点の入次数が 1、出次数が 1 であるような G の誘導部分グラフ

    # [すべての頂点の入次数が 1、出次数が 1 のグラフ] -> ループ



    # 有向グラフ G=(V,E) に対し、次のような条件を満たす有向グラフ G′=(V′,E′) を G の誘導部分グラフと呼ぶ。

    # V′ は V の (空でない) 部分集合である。

    # E′ は、E の辺であって両端点がともに V′ に含まれるものすべてを含む集合である。



    # -> ループでも、ショートカットできるようなループはだめ



    # 例: 1 -> 2 -> 3 -> 4 -> 5

    #     ^    |         ^    |

    #     |    ----------|    |

    #     ---------------------

    # V' = {1, 2, 3, 4, 5} としてしまうと、

    # E' = {(1->2), (2->3), (3->4), (2->4), (4->5), (5->1)}

    # となってしまい、この誘導部分グラフG'=(V', E')において、

    # 頂点2の出次数が2になってしまう。（頂点4の入次数も2になってしまう）

    # V' = {1, 2, 4, 5} とすれば、

    # E' = {(1->2), (2->4), (4->5), (5->1)}

    # となり、すべての頂点の入次数が 1、出次数が 1 となる

    

    # つまり、ショートカットできない最短のループを1つでも見つければよい

    

    min_route = None

    for s in range(1, N+1):

        # 各頂点を開始点にしてループを探す

        route = find_cycle(G, s)

        # ループが見つかった場合、そこからショートカットできる経路を探して終了

        if route:

            min_route = shorten_cycle(G, route)

            break

    

    if min_route:

        print(len(min_route), *min_route, sep='\n')

    else:

        print(-1)



if __name__ == '__main__':

    main()

import sys

read = sys.stdin.buffer.read
readline = sys.stdin.buffer.readline
readlines = sys.stdin.buffer.readlines
from collections import deque


def find_shortest_cycle(G, s):
    dq = deque()
    N = len(G)
    INF = float("inf")
    dist = [INF] * N
    dist[s] = 0
    parent = [-1] * N
    ans_last = None  # sからループを探して見つかった時の、ループの最後の頂点番号
    dq.append(s)
    # BFSで、最短のループを見つける
    while dq and ans_last is None:
        v = dq.popleft()
        d = dist[v]
        for n in G[v]:
            # 頂点vからいける頂点の中に開始点があったら、ループである
            if dist[n] == 0:
                ans_last = v
                parent[n] = v
                break
            # まだ探索していない頂点なら次の探索候補にする
            elif dist[n] == INF:
                dist[n] = d + 1
                parent[n] = v
                dq.append(n)
    # ループが見つかった場合
    if ans_last:
        # ループの最後の頂点から、元の頂点をたどり、そのルートを逆にする
        g = ans_last
        route = [g]
        while g != s:
            g = parent[g]
            route.append(g)
        return list(reversed(route))
    # 見つからなかった場合はNoneを返す
    return None


def main():
    N, M, *A = map(int, read().split())
    G = [[] for i in range(N + 1)]
    for a, b in zip(A[::2], A[1::2]):
        G[a].append(b)
    # すべての頂点の入次数が 1、出次数が 1 であるような G の誘導部分グラフ
    # [すべての頂点の入次数が 1、出次数が 1 のグラフ] -> ループ
    # 有向グラフ G=(V,E) に対し、次のような条件を満たす有向グラフ G′=(V′,E′) を G の誘導部分グラフと呼ぶ。
    # V′ は V の (空でない) 部分集合である。
    # E′ は、E の辺であって両端点がともに V′ に含まれるものすべてを含む集合である。
    # -> ループでも、ショートカットできるようなループはだめ
    # 例: 1 -> 2 -> 3 -> 4 -> 5
    #     ^    |         ^    |
    #     |    ----------|    |
    #     ---------------------
    # V' = {1, 2, 3, 4, 5} としてしまうと、
    # E' = {(1->2), (2->3), (3->4), (2->4), (4->5), (5->1)}
    # となってしまい、この誘導部分グラフG'=(V', E')において、
    # 頂点2の出次数が2になってしまう。（頂点4の入次数も2になってしまう）
    # V' = {1, 2, 4, 5} とすれば、
    # E' = {(1->2), (2->4), (4->5), (5->1)}
    # となり、すべての頂点の入次数が 1、出次数が 1 となる
    # つまり、ショートカットできない最短のループを1つでも見つければよい
    min_route = None
    for s in range(1, N + 1):
        # 各頂点を開始点にしてループを探す
        route = find_shortest_cycle(G, s)
        # ループが複数ある場合、短いほうを採用
        if route:
            if min_route is None or len(route) < len(min_route):
                min_route = route
    if min_route:
        print(len(min_route), *min_route, sep="\n")
    else:
        print(-1)


if __name__ == "__main__":
    main()

import sys

read = sys.stdin.buffer.read
readline = sys.stdin.buffer.readline
readlines = sys.stdin.buffer.readlines
from collections import deque


def shorten_cycle(G, route):
    # ループだとすでに分かってるルートに対して、
    # ショートカットが存在する場合はショートカットを行い、
    # ルートを短くする
    _next = {k: v for k, v in zip(route, route[1:] + route[:1])}
    v = route[0]
    while True:
        # もしvからroute内の、次の点ではない点nにいける場合
        for n in G[v]:
            # v -> x -> y -> n としていたところを、
            # v -> n とする
            if n in route and n != _next[v]:
                new_route = [n]
                s = n
                while s != v:
                    s = _next[s]
                    new_route.append(s)
                _next[v] = n
                # 無駄な部分を削除した新しい経路に対して、調査を最初からやり直す
                route = new_route
                v = route[0]
                break
        # 点vにショートカットがない場合
        else:
            # 次の点が最初の点の場合は、もうこれ以上ショートカットできないので終わり
            v = _next[v]
            if v == route[0]:
                break
    return route


def find_cycle(G, s):
    dq = deque()
    N = len(G)
    INF = float("inf")
    dist = [INF] * N
    dist[s] = 0
    parent = [-1] * N
    ans_last = None  # sからループを探して見つかった時の、ループの最後の頂点番号
    dq.append(s)
    # BFSでループを見つける
    while dq and ans_last is None:
        v = dq.popleft()
        d = dist[v]
        for n in G[v]:
            # 頂点vからいける頂点の中に開始点があったら、ループである
            if dist[n] == 0:
                ans_last = v
                parent[n] = v
                break
            # まだ探索していない頂点なら次の探索候補にする
            elif dist[n] == INF:
                dist[n] = d + 1
                parent[n] = v
                dq.append(n)
    # ループが見つかった場合
    if ans_last:
        # ループの最後の頂点から、元の頂点をたどり、そのルートを逆にする
        g = ans_last
        route = [g]
        while g != s:
            g = parent[g]
            route.append(g)
        return list(reversed(route))
    # 見つからなかった場合はNoneを返す
    return None


def main():
    N, M, *A = map(int, read().split())
    G = [[] for i in range(N + 1)]
    for a, b in zip(A[::2], A[1::2]):
        G[a].append(b)
    # すべての頂点の入次数が 1、出次数が 1 であるような G の誘導部分グラフ
    # [すべての頂点の入次数が 1、出次数が 1 のグラフ] -> ループ
    # 有向グラフ G=(V,E) に対し、次のような条件を満たす有向グラフ G′=(V′,E′) を G の誘導部分グラフと呼ぶ。
    # V′ は V の (空でない) 部分集合である。
    # E′ は、E の辺であって両端点がともに V′ に含まれるものすべてを含む集合である。
    # -> ループでも、ショートカットできるようなループはだめ
    # 例: 1 -> 2 -> 3 -> 4 -> 5
    #     ^    |         ^    |
    #     |    ----------|    |
    #     ---------------------
    # V' = {1, 2, 3, 4, 5} としてしまうと、
    # E' = {(1->2), (2->3), (3->4), (2->4), (4->5), (5->1)}
    # となってしまい、この誘導部分グラフG'=(V', E')において、
    # 頂点2の出次数が2になってしまう。（頂点4の入次数も2になってしまう）
    # V' = {1, 2, 4, 5} とすれば、
    # E' = {(1->2), (2->4), (4->5), (5->1)}
    # となり、すべての頂点の入次数が 1、出次数が 1 となる
    # つまり、ショートカットできない最短のループを1つでも見つければよい
    min_route = None
    for s in range(1, N + 1):
        # 各頂点を開始点にしてループを探す
        route = find_cycle(G, s)
        # ループが見つかった場合、そこからショートカットできる経路を探して終了
        if route:
            min_route = shorten_cycle(G, route)
            break
    if min_route:
        print(len(min_route), *min_route, sep="\n")
    else:
        print(-1)


if __name__ == "__main__":
    main()

-def find_shortest_cycle(G, s): +def shorten_cycle(G, route): +    # ループだとすでに分かってるルートに対して、 +    # ショートカットが存在する場合はショートカットを行い、 +    # ルートを短くする +    _next = {k: v for k, v in zip(route, route[1:] + route[:1])} +    v = route[0] +    while True: +        # もしvからroute内の、次の点ではない点nにいける場合 +        for n in G[v]: +            # v -> x -> y -> n としていたところを、 +            # v -> n とする +            if n in route and n != _next[v]: +                new_route = [n] +                s = n +                while s != v: +                    s = _next[s] +                    new_route.append(s) +                _next[v] = n +                # 無駄な部分を削除した新しい経路に対して、調査を最初からやり直す +                route = new_route +                v = route[0] +                break +        # 点vにショートカットがない場合 +        else: +            # 次の点が最初の点の場合は、もうこれ以上ショートカットできないので終わり +            v = _next[v] +            if v == route[0]: +                break +    return route + + +def find_cycle(G, s): -    # BFSで、最短のループを見つける +    # BFSでループを見つける -        route = find_shortest_cycle(G, s) -        # ループが複数ある場合、短いほうを採用 +        route = find_cycle(G, s) +        # ループが見つかった場合、そこからショートカットできる経路を探して終了 -            if min_route is None or len(route) < len(min_route): -                min_route = route +            min_route = shorten_cycle(G, route) +            break