# -*- coding: utf-8 -*-
import sys
import math
from bisect import bisect_left
from bisect import bisect_right
import collections
import copy
import heapq
from collections import defaultdict
from heapq import heappop, heappush
import itertools
input = sys.stdin.readline

##### リストの 二分木検索 #####
# bisect_left(lists, 3)
# bisect_right(lists, 3)

##### プライオリティキュー #####
# heapq.heapify(a) #リストaのheap化
# heapq.heappush(a,x) #heap化されたリストaに要素xを追加
# heapq.heappop(a) #heap化されたリストaから最小値を削除＆その最小値を出力

# heapq.heappush(a, -x) #最大値を取り出す時は、pushする時にマイナスにして入れよう
# heapq.heappop(a) * (-1) #取り出す時は、-1を掛けて取り出すこと

##### タプルリストのソート #####
# sorted(ans) #(a, b) -> 1st : aの昇順, 2nd : bの昇順
# sorted(SP, key=lambda x:(x[0],-x[1])) #(a, b) -> 1st : aの昇順, 2nd : bの降順
# sorted(SP, key=lambda x:(-x[0],x[1])) #(a, b) -> 1st : aの降順, 2nd : bの昇順
# sorted(SP, key=lambda x:(-x[0],-x[1])) #(a, b) -> 1st : aの降順, 2nd : bの降順

# sorted(SP, key=lambda x:(x[1])) #(a, b) -> 1st : bの昇順
# sorted(SP, key=lambda x:(-x[1])) #(a, b) -> 1st : bの降順

def inputInt(): return int(input())
def inputMap(): return map(int, input().split())
def inputList(): return list(map(int, input().split()))

def main():
	N,u,v = inputMap()
	g = Graph()

	for i in range(N-1):
		A,B = inputMap()
		g.add_edge(A, B, 1)
		g.add_edge(B, A, 1)

	d = Dijkstra(g, u)
	tmp = d.shortest_distance(v)

	ans = tmp//2
	print(ans)


class Graph(object):
    """
    隣接リストによる有向グラフ
    """

    def __init__(self):
        self.graph = defaultdict(list)

    def __len__(self):
        return len(self.graph)

    def add_edge(self, src, dst, weight=1):
        self.graph[src].append((dst, weight))

    def get_nodes(self):
        return self.graph.keys()


class Dijkstra(object):
    """
    ダイクストラ法（二分ヒープ）による最短経路探索
    計算量: O((E+V)logV)
    """

    def __init__(self, graph, start):
        self.g = graph.graph

        # startノードからの最短距離
        # startノードは0, それ以外は無限大で初期化
        self.dist = defaultdict(lambda: float('inf'))
        self.dist[start] = 0

        # 最短経路での1つ前のノード
        self.prev = defaultdict(lambda: None)

        # startノードをキューに入れる
        self.Q = []
        heappush(self.Q, (self.dist[start], start))

        while self.Q:
            # 優先度（距離）が最小であるキューを取り出す
            dist_u, u = heappop(self.Q)
            if self.dist[u] < dist_u:
                continue
            for v, weight in self.g[u]:
                alt = dist_u + weight
                if self.dist[v] > alt:
                    self.dist[v] = alt
                    self.prev[v] = u
                    heappush(self.Q, (alt, v))

    def shortest_distance(self, goal):
        """
        startノードからgoalノードまでの最短距離
        """
        return self.dist[goal]

    def shortest_path(self, goal):
        """
        startノードからgoalノードまでの最短経路
        """
        path = []
        node = goal
        while node is not None:
            path.append(node)
            node = self.prev[node]
        return path[::-1]

if __name__ == "__main__":
	main()
