商汤科技近日推出的 SenseVideo 能够对视频监控中的对象进行识别与分析,包括行人检测等。在行人检测问题中,最重要的就是对行人移动的检测。由于往往是在视频监控数据中检测行人,我们将图像上的行人抽象为二维平面上若干个的点。那么,行人的移动就相当于二维平面上的变换。

在这道题中,我们将行人的移动过程抽象为 平移,有两个 移动参数:dxd​x​​ 和 dyd​y​​。每次行人的移动过程会将行人对应的所有点全部平移,对于平移前的点 (x,y)(x,y),平移后的坐标为 (x+dx,y+dy)(x+d​x​​,y+d​y​​)。

我们现在已知一个行人对应着 nn 个点,坐标分别为 (x1,y1),(x2,y2)…(xn,yn)(x​1​​,y​1​​),(x​2​​,y​2​​)…(x​n​​,y​n​​),平移后的坐标分别为 (x1′,y1′),(x2′,y2′)…(xn′,yn′)(x​1​′​​,y​1​′​​),(x​2​′​​,y​2​′​​)…(x​n​′​​,y​n​′​​)。

很显然,通过平移前后的正确坐标,很容易算出行人的移动参数,但问题没有这么简单。由于行人实际的移动并不会完全按照我们预想的方式进行,因此,会有一部分平移后的坐标结果不正确,但可以确保 结果不正确的坐标数量严格不超过一半。

你现在作为商汤科技的实习生,接手了这个有趣的挑战:算出行人的移动参数。如果不存在一组合法的移动参数,则随意输出一组参数;如果有多种合法的移动参数,输出其中任意一组合法的即可。

输入格式

第一行输入一个整数 n(1≤n≤105)n(1≤n≤10​5​​),表示行人抽象出的点数。

接下来 nn 行,每行 44 个 整数。前两个数表示平移前的坐标,后两个数表示平移后的坐标。

坐标范围在 −109−10​9​​ 到 10910​9​​ 之间。

输出格式

一行两个整数,dxd​x​​ 和 dyd​y​​,表示行人的移动参数。

样例输入

5
0 0 1 1
0 1 1 2
1 0 2 1
1 1 0 0
2 1 1 0

样例输出

1 1
一个非常有意思的题目,首先有两种情况,一种是 每组的差, 有众数(大于半数), 另一种 就是没有众数。
有一个时间复杂度O(n),空间复杂度O(1)的算法。对于存在大于半数的众数,任意取两数,不相同则消去(计数器-1),相同就计数器+1,最后剩下的一定是众数。
对于非众数的情况,随便输出一组数据就好了(
#include <iostream>
#include <cmath>
#include <string>
#include <algorithm>
#include <string.h>
using namespace std;
int main() {int n;int a, b, c, d;int x = 0, y = 0;int cnt = 0;cin >> n;for (int i = 0; i < n; ++i) {cin >> a >> b >> c >> d;if (cnt == 0) {x = c - a;y = d - b;cnt++;} else {if (x == c - a && y == d - b)cnt++;elsecnt--;}}cout << x <<" "<<y << endl;
}

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