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描述

给定n*n由0和1组成的矩阵，如果矩阵的每一行和每一列的1的数量都是偶数，则认为符合条件。

你的任务就是检测矩阵是否符合条件，或者在仅改变一个矩阵元素的情况下能否符合条件。

\改变矩阵元素\的操作定义为0变成1或者1变成0。

输入

输入n + 1行，第1行为矩阵的大小n(0 < n < 100)，以下n行为矩阵的每一行的元素，元素之间以一个空格分开。

输出

如果矩阵符合条件，则输出OK；

如果矩阵仅改变一个矩阵元素就能符合条件，则输出需要改变的元素所在的行号和列号，以一个空格分开。

如果不符合以上两条，输出Corrupt。

样例输入 样例输入1 4 1 0 1 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 1 0 1 样例输入2 4 1 0 1 0 0 0 1 0 1 1 1 1 0 1 0 1 样例输入3 4 1 0 1 0 0 1 1 0 1 1 1 1 0 1 0 1 样例输出 样例输出1 OK 样例输出2 2 3 样例输出3 Corrupt 来源

6423

05:计算鞍点

描述

给定一个5*5的矩阵，每行只有一个最大值，每列只有一个最小值，寻找这个矩阵的鞍点。

鞍点指的是矩阵中的一个元素，它是所在行的最大值，并且是所在列的最小值。 例如：在下面的例子中（第4行第1列的元素就是鞍点，值为8 ）。 11 3 5 6 9 12 4 7 8 10 10 5 6 9 11 8 6 4 7 2

15 10 11 20 25

输入

输入包含一个5行5列的矩阵

输出

如果存在鞍点，输出鞍点所在的行、列及其值，如果不存在，输出\

样例输入 11 3 5 6 9 12 4 7 8 10 10 5 6 9 11 8 6 4 7 2 15 10 11 20 25 样例输出 4 1 8

06:图像相似度

描述

给出两幅相同大小的黑白图像（用0-1矩阵）表示，求它们的相似度。 说明：若两幅图像在相同位置上的像素点颜色相同，则称它们在该位置具有相同的像素点。两幅图像的相似度定义为相同像素点数占总像素点数的百分比。

输入

第一行包含两个整数m和n，表示图像的行数和列数，中间用单个空格隔开。1 <= m <= 100, 1 <= n <= 100。

之后m行，每行n个整数0或1，表示第一幅黑白图像上各像素点的颜色。相邻两个数之间用单个空格隔开。

之后m行，每行n个整数0或1，表示第二幅黑白图像上各像素点的颜色。相邻两个数之间用单个空格隔开。

输出

一个实数，表示相似度（以百分比的形式给出），精确到小数点后两位。

样例输入 3 3 1 0 1 0 0 1 1 1 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 样例输出 44.44

07:矩阵加法